OneMux/Documentação/Geração de conversas

Geração de conversas

Endpoint padrão de geração de conversas, compatível com os principais modelos, como OpenAI, Anthropic e Google. Oferece suporte a conversas em várias rodadas, prompts de sistema, saída em streaming e ajuste de parâmetros. Esta página apresenta o formato da requisição, a estrutura da resposta, os parâmetros mais comuns e o tratamento de erros.

Informações da API

Endpoint: POST /v1/chat/completions
Autenticação: Authorization: Bearer sk-xxx
Protocolo: formato compatível com OpenAI

Chamada básica

curl https://api.onemux.net/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $ONEMUX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Olá, OneMux"}]
  }'

Exemplo de resposta

{
  "id": "chatcmpl-xxx",
  "object": "chat.completion",
  "model": "gpt-6.1-sol",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Olá! Sou o assistente de IA da OneMux..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 10,
    "completion_tokens": 15,
    "total_tokens": 25
  }
}

Conversas em várias rodadas

O array messages armazena o histórico em ordem cronológica:

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Meu nome é Xiao Ming"},
        {"role": "assistant", "content": "Olá, Xiao Ming!"},
        {"role": "user", "content": "Qual é o meu nome?"}
    ]
)
# A IA responderá: seu nome é Xiao Ming

Prompt de sistema

Use o papel system para definir as regras de comportamento da IA:

messages = [
    {"role": "system", "content": "Você é um engenheiro Python experiente. Responda de forma concisa e profissional."},
    {"role": "user", "content": "Como ler um arquivo?"}
]

Parâmetros mais comuns

Parâmetro	Descrição	Valor recomendado
temperature	Criatividade (0-2)	0.7 (padrão); use 1.2 para escrita criativa e 0.3 para geração de código
max_tokens	Comprimento máximo da saída	Defina conforme necessário para evitar que o modelo "fale demais"
top_p	Amostragem por núcleo (0-1)	0.9 (padrão)
stream	Saída em streaming	true (recomendado, para uma experiência melhor)