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Chat Completions

POST https://api.moyuncourse.site/v1/chat/completions

OpenAI 兼容的对话补全接口，是 Nodaryx 最核心的调用方式。

请求字段

| 字段 | 类型 | 说明 | |---|---|---| | model | string | 模型 ID，如 gemini-flash、deepseek-v4-flash（见 模型总览） | | messages | array | 对话消息数组，每条含 role（system/user/assistant）和 content | | temperature | number | 采样温度，越高越随机（可选） | | max_tokens | number | 生成的最大 token 数（可选；不传则用模型默认值） | | stream | boolean | 是否流式返回，见 流式调用 |

响应字段

| 字段 | 说明 | |---|---| | id | 本次补全的唯一 ID | | model | 实际使用的模型 | | choices | 候选回复数组，正文在 choices[0].message.content | | usage | token 用量：prompt_tokens / completion_tokens / total_tokens |

Node.js 示例

const res = await fetch("https://api.moyuncourse.site/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.NODARYX_API_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gemini-flash",
    messages: [
      { role: "system", content: "你是一个简洁的助手。" },
      { role: "user", content: "你好" },
    ],
  }),
});
const data = await res.json();
console.log(data.choices[0].message.content);

Python 示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.moyuncourse.site/v1",
    api_key="sk-nodaryx-xxxxxxxxxxxxxxxx",
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="gemini-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

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