OpenAI 系列

本页覆盖 gpt-5.6 / gpt-5.5 在 bytestream 网关（https://aiapi.bytestream.com.cn/）下的完整接入方式：全部请求参数、OpenAI 兼容响应结构、流式与工具调用的传参技巧，附 5 组端到端请求组合示例。通用的鉴权、端点与错误码约定见通用说明，本页只展开该系列的差异点与完整字段清单。

调用端点	可用模型	请求组合示例
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概览

bytestream 通过 OpenAI 兼容渠道对接该系列模型，客户端请求以 POST /v1/chat/completions 语义直通上游 Chat Completions 接口。可用模型：

gpt-5.6 · codex 可用模型
gpt-5.5 · codex 可用模型

gpt-5.6： 该系列当前最新档位，适合代码生成、Agent 工具调用与长上下文推理场景；支持 reasoning_effort 推理强度调节与并行工具调用。codex 类客户端把 base URL 指向 bytestream 网关后即可选用该模型。

gpt-5.5： 上一代稳定档位，单价更低、响应更快，适合对推理深度要求不高的批量任务与线上兜底。参数集与 gpt-5.6 兼容，切换模型无需改动请求体。

鉴权

请求头携带 Authorization: Bearer sk-xxxxxxxx（sk- 前缀可省略）。令牌需在「控制台 → 令牌管理」中绑定可访问 gpt-5.6 / gpt-5.5 的分组，否则返回 401 invalid_api_key 或额度类错误。

调用端点

端点	请求体	响应	适用场景
`POST /v1/chat/completions`	JSON	`chat.completion` / `chat.completion.chunk`（SSE）	全部 OpenAI 兼容调用方（官方 SDK、codex、LangChain 等）

该端点在全部文本供应商系列之间共用，仅 model 取值决定实际路由的上游。因此同一份客户端代码只需替换 model 字段即可在各系列之间切换。

01 · 请求参数详解

顶层参数

参数	类型	必填	说明
`model`	string	必填	`gpt-5.6` 或 `gpt-5.5`。
`messages`	array<object>	必填	对话消息数组，每项 `{ role, content }`，`role` 取值 `system` / `user` / `assistant` / `tool`。`content` 支持字符串或多模态内容数组（见下节）。
`stream`	boolean	可选	是否流式返回，默认 `false`；为 `true` 时响应为 `text/event-stream`。
`stream_options`	object	可选	流式附加选项，`{ "include_usage": true }` 可在最后一个 chunk 中带回 `usage` 统计。
`temperature`	number	可选	采样温度，范围 `0~2`，默认 `1`；值越大输出越随机。
`top_p`	number	可选	核采样阈值，范围 `0~1`，与 `temperature` 建议只调其一。
`max_tokens`	integer	可选	本次生成的最大输出 token 数；不传则由上游按模型上限决定。
`stop`	string \| array<string>	可选	停止序列，最多 4 项，命中后立即结束生成（不含停止串本身）。
`n`	integer	可选	生成候选数量，默认 `1`；大于 1 时 `choices` 返回多项，按总输出 token 计费。
`presence_penalty`	number	可选	主题新鲜度惩罚，范围 `-2~2`，默认 `0`。
`frequency_penalty`	number	可选	重复词惩罚，范围 `-2~2`，默认 `0`。
`seed`	integer	可选	采样种子，尽力保证相同输入下输出可复现（非严格保证）。
`response_format`	object	可选	输出格式约束：`{ "type": "json_object" }` 强制合法 JSON；`{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }` 按 schema 结构化输出。
`tools`	array<object>	可选	工具（函数）定义列表，每项 `{ "type": "function", "function": { name, description, parameters } }`。
`tool_choice`	string \| object	可选	工具选择策略：`auto`（默认）/ `none` / `required`，或 `{ "type": "function", "function": { "name": "..." } }` 强制指定。
`parallel_tool_calls`	boolean	可选	是否允许一轮内返回多个工具调用，默认 `true`。
`reasoning_effort`	string	可选	推理强度：`minimal` / `low` / `medium`（默认）/ `high`；调高会显著增加推理 token 与耗时。
`user`	string	可选	调用方自定义的终端用户标识，用于风控与用量追踪。

未在上表列出的字段

bytestream 对该系列采用透传策略：上表之外的 OpenAI 官方字段会原样转发给上游，能力以上游模型实际支持为准；网关不做二次校验，因此拼写错误的字段可能被上游直接拒绝并返回 400 invalid_request。

多模态内容数组

当需要在单条消息中混排文本与图片时，把 content 写成内容项数组：

字段	类型	说明
`type`	string	`"text"` / `"image_url"`
`text`	string	当 `type="text"` 时的文本内容。
`image_url.url`	string	图片地址，支持公网 URL 或 `data:image/png;base64,...` 内联。
`image_url.detail`	string	图像解析精度：`auto`（默认）/ `low` / `high`，`high` 会消耗更多输入 token。

02 · 请求组合示例

01 · 基础对话（非流式）

curl https://aiapi.bytestream.com.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-token" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "你是一名严谨的后端工程师。" },
      { "role": "user", "content": "用 Go 写一个带超时的 HTTP 客户端。" }
    ],
    "temperature": 0.3,
    "max_tokens": 1024
  }'

02 · 流式输出 + usage 统计

curl https://aiapi.bytestream.com.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-token" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6",
    "messages": [{ "role": "user", "content": "逐步讲解快速排序" }],
    "stream": true,
    "stream_options": { "include_usage": true }
  }'

开启 stream_options.include_usage 后，usage 出现在 data: [DONE] 之前的最后一个 chunk 中，该 chunk 的 choices 为空数组，解析时需要跳过而不是当作异常。

03 · 工具调用（Function Calling）

curl https://aiapi.bytestream.com.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-token" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6",
    "messages": [{ "role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？" }],
    "tools": [
      {
        "type": "function",
        "function": {
          "name": "get_weather",
          "description": "查询指定城市的实时天气",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": { "city": { "type": "string" } },
            "required": ["city"]
          }
        }
      }
    ],
    "tool_choice": "auto"
  }'

模型返回 finish_reason: "tool_calls" 与 message.tool_calls 数组；执行完本地函数后，把结果以 { "role": "tool", "tool_call_id": "...", "content": "..." } 追加进 messages 再次请求，即可拿到最终回答。

04 · 结构化输出（JSON Schema）

curl https://aiapi.bytestream.com.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-token" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6",
    "messages": [{ "role": "user", "content": "把这段简历抽取为结构化字段：张三，5 年后端经验" }],
    "response_format": {
      "type": "json_schema",
      "json_schema": {
        "name": "resume",
        "schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "name": { "type": "string" },
            "years": { "type": "integer" }
          },
          "required": ["name", "years"],
          "additionalProperties": false
        }
      }
    }
  }'

05 · 多模态图文输入

curl https://aiapi.bytestream.com.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-token" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        { "type": "text", "text": "这张架构图里有哪些单点故障风险？" },
        { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://cdn.example.com/arch.png", "detail": "high" } }
      ]
    }]
  }'

03 · 响应结构

非流式响应

{
  "id": "chatcmpl-9f3a2b7c1e4d5f60",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1721900000,
  "model": "gpt-5.6",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": { "role": "assistant", "content": "..." },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": { "prompt_tokens": 42, "completion_tokens": 318, "total_tokens": 360 }
}

finish_reason 取值：stop（正常结束）/ length（触达 max_tokens）/ tool_calls（等待工具结果）/ content_filter（内容审核拦截）。

流式响应

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"}}]}
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"快"}}]}
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}
data: [DONE]

流式下 usage 仅在显式开启 stream_options.include_usage 时返回；工具调用的参数以 delta.tool_calls[].function.arguments 分片下发，需要按 index 累加拼接后才是完整 JSON。

04 · 附录

错误码

状态码	说明
`200`	请求成功
`400`	参数错误 · `invalid_request`
`401`	令牌无效 · `invalid_api_key`
`402`	额度不足 · `insufficient_user_quota`
`404`	模型不存在或令牌分组无权访问
`429`	触发限流 · `rate_limit_exceeded`
`500`	上游 / 网关内部错误

错误体统一为 {"error": {"message", "type", "param", "code"}}。

速查

{
  "model": "gpt-5.6",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "..." }],
  "stream": true,
  "stream_options": { "include_usage": true },
  "temperature": 0.7,
  "top_p": 1,
  "max_tokens": 2048,
  "stop": ["\n\n"],
  "presence_penalty": 0,
  "frequency_penalty": 0,
  "seed": 42,
  "reasoning_effort": "medium",
  "response_format": { "type": "json_object" },
  "tools": [{ "type": "function", "function": { "name": "...", "parameters": {} } }],
  "tool_choice": "auto",
  "parallel_tool_calls": true,
  "user": "u_10086"
}

bytestream · OpenAI 兼容渠道 · OpenAI 系列接入文档 —— 本文档为接入示例（非官方最终版），供接口联调参考。

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