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# OpenAI チャット補完API
> - OpenAI Chat Completions API フォーマットと完全互換
- 複数ターンの対話、ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミングレスポンスに対応
- OpenAI SDK の `baseURL` を直接置き換え可能で、他のコードの修正は不要
export const apiKeyUrl = 'https://aireiter.com/keys';
## Authorizations
APIキー、Bearerトークン形式
APIキーの取得：
APIキー管理ページにアクセスしてAPIキーを取得してください
```
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
```
## Body
モデル名
**OpenAI 互換モデル（ツール呼び出しに推奨）：**
* `gpt-4o-mini` — 軽量で高速、頻繁かつ単純なタスクに最適
* `gpt-4o` — バランスの取れた性能とコストで総合推奨
* `gpt-5.2` — 高性能版、**ツール呼び出しを完全にサポート**
* その他のモデルは `GET /api/v1/models` を参照してください
**Claude モデル（Anthropic プロトコル経由）：**
* `claude-haiku-4-5-20251001` — 軽量で高速
* `claude-sonnet-4-5-20250929` — 総合推奨
* `claude-sonnet-4-6` — Sonnet 新バージョン
* `claude-opus-4-5-20251101` — フラグシップ推論モデル
* `claude-opus-4-6` — Opus 新バージョン、最高性能
完全なモデルリストは `GET /api/v1/models` をご覧ください
メッセージリスト
モデルはメッセージ履歴に基づいて次の応答を生成します。各メッセージに `role` と `content` を含みます。
役割タイプ
* `system` — システムプロンプト（メッセージリストから抽出して個別に処理）
* `user` — ユーザーメッセージ
* `assistant` — AIの応答（マルチターン対話用）
メッセージ内容、プレーンテキスト文字列
**プレーンテキストメッセージ：**
```json theme={null} theme={null}
[{"role": "user", "content": "こんにちは"}]
```
**マルチターン対話：**
```json theme={null} theme={null}
[
{"role": "system", "content": "あなたは専門のコードレビュアーです。"},
{"role": "user", "content": "このコードをチェックしてください"},
{"role": "assistant", "content": "分析します..."},
{"role": "user", "content": "パフォーマンスの問題はありますか？"}
]
```
**マルチターンツール呼び出し：**
```json theme={null} theme={null}
[
{"role": "user", "content": "今日の北京の天気は？"},
{
"role": "assistant",
"content": null,
"tool_calls": [
{
"id": "call_001",
"type": "function",
"function": {"name": "get_weather", "arguments": "{\"city\": \"北京\"}"}
}
]
},
{
"role": "tool",
"tool_call_id": "call_001",
"content": "北京：25°C、晴れ"
}
]
```
最大出力トークン数
最大生成トークン数を制御します。モデルは上限に達する前に自然に終了する可能性があります。最小値：`1`。
デフォルトは無制限（モデルのコンテキストウィンドウ制限を受けます）。
最大出力トークン数（`max_tokens` の新名称）
`max_tokens` と完全に同等で、どちらか一方を指定すればよく、`max_tokens` が優先されます。
ストリーム出力の有効化
`true` に設定すると、SSE（Server-Sent Events）を通じてリアルタイムにストリーミングで返されます。**デフォルトは `true`**。非ストリーミング応答が必要な場合は明示的に `"stream": false` を指定してください。
`false` の場合は、生成完了後に一括で完全な応答を返します。
温度、範囲 `0–2`
* 低い値（例：`0.2`） — 出力がより確定的で保守的
* 高い値（例：`0.8`） — 出力がよりランダムでクリエイティブ
デフォルトは `1.0`。`top_p` と併用は推奨されません。
nucleusサンプリングパラメータ、範囲 `0–1`
累積確率が `top_p` に達するまでのトークン集合からサンプリングします。デフォルトは `1.0`。
`temperature` と同時使用は推奨されません。
頻度ペナルティ、範囲 `-2.0–2.0`
正の値は既生成テキスト内のトークンの頻度に応じてペナルティをかけ、繰り返し表現の確率を減少させます。デフォルトは `0`。
存在ペナルティ、範囲 `-2.0–2.0`
正の値は既に出現したトークンにペナルティをかけ、モデルに新しいトピックを探索させます。デフォルトは `0`。
ランダムシード
設定すると、同じシードと同じリクエストパラメータで可能な限り決定的な出力を生成し、結果の再現性を高めます。
停止シーケンス
これらの文字列（もしくは配列内のいずれか）に遭遇すると直ちに生成を停止します。最大4つまで設定可能。
```json theme={null} theme={null}
{"stop": ["\n\nUser:", "###END###"]}
```
ツール定義リスト
モデルが呼び出せる関数ツールを定義します。各ツールは名前、説明、パラメータのJSON Schemaを含みます。
```json theme={null} theme={null}
{
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "指定都市の現在の天気を取得する",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {
"type": "string",
"description": "都市名、例：北京"
},
"unit": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"]
}
},
"required": ["city"]
}
}
}
]
}
```
ツール選択ポリシー
* `"auto"` — モデルがツール呼び出しの可否を自動判断（デフォルト）
* `"required"` — モデルが必ず特定ツールを呼び出す
* `"none"` — ツールの呼び出しを禁止
* `{"type": "function", "function": {"name": "get_weather"}}` — 特定ツールを強制呼び出し
```json theme={null} theme={null}
{"tool_choice": "required"}
```
並列ツール呼び出しの許可
`false` の場合は1回に1つのツールのみ呼び出します。デフォルトは `true` （並列呼び出し許可）。
応答フォーマット
モデルの出力フォーマットを制御します。
フォーマットタイプ
* `"text"` — 通常テキスト（デフォルト）
* `"json_object"` — JSONオブジェクト、モデルの出力は有効なJSON
* `"json_schema"` — 指定のJSON Schemaに厳密に従う
`type` が `"json_schema"` の場合は必須
スキーマ名
JSON Schema定義。モデルはこの構造に厳密に従います
厳密モードの有効化。デフォルトは `true`
**JSONオブジェクトモード：**
```json theme={null} theme={null}
{"response_format": {"type": "json_object"}}
```
**JSON Schemaモード：**
```json theme={null} theme={null}
{
"response_format": {
"type": "json_schema",
"json_schema": {
"name": "analysis_result",
"strict": true,
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"summary": {"type": "string"},
"score": {"type": "number"},
"tags": {"type": "array", "items": {"type": "string"}}
},
"required": ["summary", "score", "tags"]
}
}
}
}
```
推論強度
推論対応モデル（例：`gpt-5.2` 以上）向けに推論の深さを制御します。
* `"low"` — 高速推論でトークン節約
* `"medium"` — バランスの取れた推論
* `"high"` — 深い推論で精度向上、トークン消費は多め
## Response
補完の一意識別子
例：`"chatcmpl-9vKqnMf3Ax8ZpRdTw2LsYe7b"`
オブジェクトタイプで、固定値は `"chat.completion"`（非ストリーミング）または `"chat.completion.chunk"`（ストリーミング）
作成日時、Unixタイムスタンプ（秒）
リクエスト時に指定したモデル名
請求タスクID（プロジェクトの拡張フィールド）、今回の呼び出しにおけるポイント消費記録の追跡に使用
生成結果の配列（常に1件のみ）
結果のインデックス、固定値 `0`
**非ストリーミングレスポンス**における完全なメッセージオブジェクト
* `role` — 固定値 `"assistant"`
* `content` — テキスト内容（ツール呼び出し時は `null`）
* `tool_calls` — ツール呼び出しのリスト（ツール呼び出しがある場合に存在）
**ストリーミングレスポンス**における増分内容
* 最初のフレーム：`{"role": "assistant"}`
* テキストフレーム：`{"content": "..."}`
* ツール呼び出しフレーム：`{"tool_calls": [{"index": 0, "id": "...", "type": "function", "function": {"name": "...", "arguments": ""}}]}`
* 終了フレーム：`{}`
停止理由
* `"stop"` — 自然終了
* `"length"` — `max_tokens` 上限に達した
* `"tool_calls"` — モデルがツール呼び出しを要求
* `"content_filter"` — コンテンツフィルタ
Token使用統計（非ストリーミングではレスポンスボディトップレベル、ストリーミングでは最終フレームに含む）
入力トークン数（システムプロンプト含む）
出力トークン数
総トークン数
```bash cURL theme={null} theme={null}
curl https://aireiter.com/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
"messages": [
{"role": "user", "content": "こんにちは、世界"}
]
}'
```
```python Python theme={null} theme={null}
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://aireiter.com/api/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
messages=[
{"role": "user", "content": "こんにちは、世界"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
```
```javascript JavaScript theme={null} theme={null}
import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.API_KEY,
baseURL: 'https://aireiter.com/api/v1'
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
messages: [
{ role: 'user', content: 'こんにちは、世界' }
]
});
console.log(response.choices[0].message.content);
```
```go Go theme={null} theme={null}
package main
import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"io/ioutil"
"net/http"
"os"
)
func main() {
url := "https://aireiter.com/api/v1/chat/completions"
payload := map[string]interface{}{
"model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
"messages": []map[string]string{
{"role": "user", "content": "こんにちは、世界"},
},
}
jsonData, _ := json.Marshal(payload)
req, _ := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(jsonData))
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("API_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
client := &http.Client{}
resp, err := client.Do(req)
if err != nil {
panic(err)
}
defer resp.Body.Close()
body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
fmt.Println(string(body))
}
```
```java Java theme={null} theme={null}
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.net.URI;
public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String url = "https://aireiter.com/api/v1/chat/completions";
String apiKey = System.getenv("API_KEY");
String payload = """
{
"model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
"messages": [
{"role": "user", "content": "こんにちは、世界"}
]
}
""";
HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
.uri(URI.create(url))
.header("Authorization", "Bearer " + apiKey)
.header("Content-Type", "application/json")
.POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(payload))
.build();
HttpResponse response = client.send(request,
HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
System.out.println(response.body());
}
}
```
```php PHP theme={null} theme={null}
"claude-sonnet-4-5-20250929",
"messages" => [
["role" => "user", "content" => "こんにちは、世界"]
]
];
$ch = curl_init($url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload));
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
"Authorization: Bearer " . $apiKey,
"Content-Type: application/json"
]);
$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);
echo $response;
?>
```
```ruby Ruby theme={null} theme={null}
require 'net/http'
require 'json'
require 'uri'
url = URI("https://aireiter.com/api/v1/chat/completions")
api_key = ENV['API_KEY']
payload = {
model: "claude-sonnet-4-5-20250929",
messages: [{ role: "user", content: "こんにちは、世界" }]
}
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = "Bearer #{api_key}"
request["Content-Type"] = "application/json"
request.body = payload.to_json
puts http.request(request).body
```
```swift Swift theme={null} theme={null}
import Foundation
let url = URL(string: "https://aireiter.com/api/v1/chat/completions")!
let apiKey = ProcessInfo.processInfo.environment["API_KEY"] ?? ""
let payload: [String: Any] = [
"model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
"messages": [["role": "user", "content": "こんにちは、世界"]]
]
var request = URLRequest(url: url)
request.httpMethod = "POST"
request.setValue("Bearer \(apiKey)", forHTTPHeaderField: "Authorization")
request.setValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
request.httpBody = try? JSONSerialization.data(withJSONObject: payload)
URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, _, _ in
if let data = data {
print(String(data: data, encoding: .utf8) ?? "")
}
}.resume()
```
```csharp C# theme={null} theme={null}
using System;
using System.Net.Http;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
class Program
{
static async Task Main(string[] args)
{
var url = "https://aireiter.com/api/v1/chat/completions";
var apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("API_KEY");
var payload = @"{
""model"": ""claude-sonnet-4-5-20250929"",
""messages"": [
{""role"": ""user"", ""content"": ""こんにちは、世界""}
]
}";
using var client = new HttpClient();
client.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", $"Bearer {apiKey}");
var content = new StringContent(payload, Encoding.UTF8, "application/json");
var response = await client.PostAsync(url, content);
Console.WriteLine(await response.Content.ReadAsStringAsync());
}
}
```
```c C theme={null} theme={null}
#include
#include
#include
#include
int main(void) {
CURL *curl;
const char *api_key = getenv("API_KEY");
curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);
curl = curl_easy_init();
if (curl) {
const char *payload =
"{\"model\":\"claude-sonnet-4-5-20250929\","
"\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"こんにちは、世界\"}]}";
char auth_header[256];
snprintf(auth_header, sizeof(auth_header), "Authorization: Bearer %s", api_key);
struct curl_slist *headers = NULL;
headers = curl_slist_append(headers, auth_header);
headers = curl_slist_append(headers, "Content-Type: application/json");
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "https://aireiter.com/api/v1/chat/completions");
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_POSTFIELDS, payload);
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);
curl_easy_perform(curl);
curl_slist_free_all(headers);
curl_easy_cleanup(curl);
}
curl_global_cleanup();
return 0;
}
```
```dart Dart theme={null} theme={null}
import 'dart:convert';
import 'dart:io';
import 'package:http/http.dart' as http;
void main() async {
final url = Uri.parse('https://aireiter.com/api/v1/chat/completions');
final apiKey = Platform.environment['API_KEY']!;
final response = await http.post(
url,
headers: {
'Authorization': 'Bearer $apiKey',
'Content-Type': 'application/json',
},
body: jsonEncode({
'model': 'claude-sonnet-4-5-20250929',
'messages': [{'role': 'user', 'content': 'こんにちは、世界'}],
}),
);
print(response.body);
}
```
```r R theme={null} theme={null}
library(httr)
library(jsonlite)
url <- "https://aireiter.com/api/v1/chat/completions"
api_key <- Sys.getenv("API_KEY")
response <- POST(
url,
add_headers(
`Authorization` = paste("Bearer", api_key),
`Content-Type` = "application/json"
),
body = toJSON(list(
model = "claude-sonnet-4-5-20250929",
messages = list(list(role = "user", content = "こんにちは、世界"))
), auto_unbox = TRUE),
encode = "raw"
)
cat(content(response, "text"))
```
```json 200 非ストリーミング theme={null} theme={null}
{
"id": "chatcmpl-9vKqnMf3Ax8ZpRdTw2LsYe7b",
"object": "chat.completion",
"created": 1741680000,
"model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
"task_id": "task_abc123",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "こんにちは！何かお手伝いできることはありますか？"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 12,
"completion_tokens": 15,
"total_tokens": 27
}
}
```
```json 200 ツール呼び出し theme={null} theme={null}
{
"id": "chatcmpl-9vKqnMf3Ax8ZpRdTw2LsYe7b",
"object": "chat.completion",
"created": 1741680000,
"model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
"task_id": "task_abc123",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": null,
"tool_calls": [
{
"id": "call_01A09q90qw90lq917835lq9",
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"arguments": "{\"city\": \"北京\"}"
}
}
]
},
"finish_reason": "tool_calls"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 85,
"completion_tokens": 22,
"total_tokens": 107
}
}
```
```json 400 theme={null} theme={null}
{
"error": {
"message": "messages は必須で空ではいけません",
"type": "invalid_request_error",
"param": null,
"code": null
}
}
```
```json 401 theme={null} theme={null}
{
"error": {
"message": "無効なAPIキーです",
"type": "invalid_request_error",
"param": null,
"code": null
}
}
```
```json 402 theme={null} theme={null}
{
"error": {
"message": "クレジットが不足しています",
"type": "invalid_request_error",
"param": null,
"code": null
}
}
```
```json 404 theme={null} theme={null}
{
"error": {
"message": "モデル 'xxx' が見つかりません",
"type": "invalid_request_error",
"param": null,
"code": null
}
}
```
```json 502 theme={null} theme={null}
{
"error": {
"message": "すべてのプロバイダーが失敗しました",
"type": "invalid_request_error",
"param": null,
"code": null
}
}
```
## 使用例
### 基本的な対話
```python theme={null} theme={null}
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://aireiter.com/api/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
messages=[
{"role": "user", "content": "Pythonでクイックソートを実装する"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
```
### システムプロンプト + 複数ターンの対話
```python theme={null} theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは経験豊富なPython開発者で、コードレビューとパフォーマンス最適化に長けています。"},
{"role": "user", "content": "GILとは何ですか？"},
{"role": "assistant", "content": "GIL（グローバルインタプリタロック）は..."},
{"role": "user", "content": "どうすればGILを回避して真の並列処理が可能ですか？"}
],
temperature=0.3
)
```
### ストリーミングレスポンス
```python theme={null} theme={null}
stream = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
messages=[{"role": "user", "content": "量子計算に関する技術ブログを書いてください"}],
stream=True
)
for chunk in stream:
delta = chunk.choices[0].delta
if delta.content:
print(delta.content, end="", flush=True)
```
### ツール呼び出し（完全な複数ターンプロセス）
```python theme={null} theme={null}
import json
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_stock_price",
"description": "株式のリアルタイム価格を取得する",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"ticker": {"type": "string", "description": "銘柄コード、例：AAPL"}
},
"required": ["ticker"]
}
}
}
]
messages = [{"role": "user", "content": "テスラの株価はいくらですか？"}]
# 第1ラウンド：モデルがツール呼び出しを決定
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
messages=messages,
tools=tools
)
# ツール呼び出しの処理
if response.choices[0].finish_reason == "tool_calls":
tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
# ツール実行（ビジネスロジック）
tool_result = {"price": 245.80, "currency": "USD"}
# 第2ラウンド：結果をモデルに返す
messages += [
response.choices[0].message,
{
"role": "tool",
"tool_call_id": tool_call.id,
"content": json.dumps(tool_result)
}
]
final = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
messages=messages,
tools=tools
)
print(final.choices[0].message.content)
```
### 構造化出力（JSON Schema）
```python theme={null} theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
messages=[
{"role": "user", "content": "以下の製品レビューの感情分析をしてください：'このヘッドフォンは音質が優れているが、バッテリー持ちは普通だ'"}
],
response_format={
"type": "json_schema",
"json_schema": {
"name": "sentiment_analysis",
"strict": True,
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"sentiment": {"type": "string", "enum": ["positive", "negative", "mixed"]},
"score": {"type": "number", "description": "感情スコア -1.0 から 1.0"},
"highlights": {"type": "array", "items": {"type": "string"}}
},
"required": ["sentiment", "score", "highlights"]
}
}
}
)
result = json.loads(response.choices[0].message.content)
print(result)
# {"sentiment": "mixed", "score": 0.2, "highlights": ["音質が優れている", "バッテリー持ちは普通"]}
```
### サンプリングパラメータの制御
```python theme={null} theme={null}
# 創造的な文章作成：高温度 + 頻度ペナルティ
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
messages=[{"role": "user", "content": "秋についての現代詩を書いてください"}],
temperature=0.9,
frequency_penalty=0.5,
presence_penalty=0.3
)
# 正確な出力：低温度 + 固定シード
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
messages=[{"role": "user", "content": "1234 × 5678 の計算結果"}],
temperature=0.0,
seed=42
)
```
## ストリーミングレスポンスイベントフォーマット
```text theme={null} theme={null}
data: {"id":"chatcmpl-xxx","object":"chat.completion.chunk","created":1741680000,"model":"claude-sonnet-4-5-20250929","task_id":"task_abc123","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}
data: {"id":"chatcmpl-xxx","object":"chat.completion.chunk","created":1741680000,"model":"claude-sonnet-4-5-20250929","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"こんにちは"},"finish_reason":null}]}
data: {"id":"chatcmpl-xxx","object":"chat.completion.chunk","created":1741680000,"model":"claude-sonnet-4-5-20250929","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"！"},"finish_reason":null}]}
data: {"id":"chatcmpl-xxx","object":"chat.completion.chunk","created":1741680000,"model":"claude-sonnet-4-5-20250929","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":5,"total_tokens":17}}
data: [DONE]
```
ツール呼び出しストリーミングイベント：
```text theme={null} theme={null}
data: {"id":"chatcmpl-xxx","object":"chat.completion.chunk","created":1741680000,"model":"claude-sonnet-4-5-20250929","choices":[{"index":0,"delta":{"tool_calls":[{"index":0,"id":"call_abc","type":"function","function":{"name":"get_weather","arguments":""}}]},"finish_reason":null}]}
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## 注意事項
1. **認証方法**：`Authorization: Bearer ` 形式のみサポートしており、OpenAI SDKを使用する場合は直接 `api_key` を設定してください。
2. **デフォルトはストリーミング**：`stream` パラメータはデフォルトで `true` です。非ストリーミングレスポンスが必要な場合は、明示的に `"stream": false` を渡してください。
3. **ポイント不足**：残高が足りない場合は HTTP `402` を返し、チャージ後に再試行してください。
4. **stop と停止シーケンス**：`stop` パラメータは現時点で有効ではなく、バックエンドのプロバイダがこの機能をサポートしていません。パラメータを渡してもエラーにならず、指定されたシーケンスで生成が停止することもありません。
5. **response\_format 注意点**：現行のバックエンドプロバイダによる `response_format` のサポートは限定的です——`json_object` モードではモデルが純粋な JSON ではなく Markdown のコードブロックを出力する可能性があり、`json_schema` モードではスキーマの制約が守られない場合があります。構造化出力が必要な場合は、プロンプト内で明確にフォーマットを指定することを推奨します。
6. **ツールパラメータ**：`parameters` フィールドは有効な JSON Schema である必要があり、`required` 配列が必須のパラメータを決定します。
7. **モデル選択のおすすめ**：
* Haiku — 高頻度の簡単な質問応答、最もコストが低い
* Sonnet — コード生成やドキュメント処理、総合的におすすめ
* Opus — 複雑な推論や長文分析、最も高い性能
* `-thinking` シリーズ — 数学的証明や論理的導出など深い思考が必要なシナリオ