Version : 18 août 2026
Endpoint : POST https://api.logicc.cloud/v1/chat/completions
| Champ | Type | Obligatoire | Description |
|---|---|---|---|
| model | string | Oui | Identifiant de modèle retourné par GET /v1/models. |
| messages | array | Oui | Messages de conversation utilisant role et content. |
| temperature | number | Non | Contrôle la variation des réponses lorsque le modèle le permet. |
| max_tokens | integer | Non | Nombre maximal de tokens de sortie. |
| stream | boolean | Non | Diffuse les tokens de réponse sous forme d'événements envoyés par le serveur lorsque la valeur est true. |
| tools | array | Non | Définitions de fonctions ou d'outils pour les modèles prenant en charge les appels d'outils. |
| tool_choice | string/object | Non | Contrôle éventuellement si un outil est appelé et lequel. |
Les appels d'outils sont disponibles lorsque le modèle sélectionné les prend en charge. Les entrées d'outils doivent toujours être des objets JSON valides. La compatibilité de paramètres tels que reasoning_effort, les sorties structurées, la vision et la gestion des fichiers varie selon le modèle.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["LOGICC_API_KEY"],
base_url="https://api.logicc.cloud/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[
{"role": "user", "content": "Write a concise project status update."}
],
)
print(response.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.LOGICC_API_KEY,
baseURL: "https://api.logicc.cloud/v1",
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5-mini",
messages: [
{ role: "user", content: "Create a concise meeting summary." },
],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
Définissez stream sur true pour recevoir des événements envoyés par le serveur lorsque le modèle sélectionné prend en charge le streaming. Les clients doivent gérer les fragments partiels, les interruptions de connexion et l'événement final de complétion.
Endpoint : POST https://api.logicc.cloud/v1/embeddings
curl -X POST "https://api.logicc.cloud/v1/embeddings" \
-H "Authorization: Bearer $LOGICC_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "text-embedding-3-small",
"input": ["First document", "Second document"]
}'
Le modèle d'embedding doit être activé pour la clé et retourné par GET /v1/models.
Endpoint : POST https://api.logicc.cloud/v1/audio/transcriptions
curl "https://api.logicc.cloud/v1/audio/transcriptions" \
-H "Authorization: Bearer $LOGICC_API_KEY" \
-F "model=azure/gpt-4o-transcribe" \
-F "[email protected]"
La requête utilise multipart/form-data. Les formats courants incluent MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, WAV et WebM. Selon le modèle activé, les paramètres facultatifs peuvent inclure language, prompt et response_format.
| Champ | Type | Description |
|---|---|---|
| id | string | Identifiant unique de la requête ou de la complétion. |
| model | string | Modèle ayant traité la requête. |
| choices | array | Choix de réponses générées. |
| choices[].message | object | Message de l'assistant avec son contenu et d'éventuels appels d'outils. |
| choices[].finish_reason | string | Motif de l'arrêt de la génération, par exemple stop, length ou tool_calls. |
| usage | object | Utilisation des tokens de prompt, de complétion et totale lorsque le fournisseur la retourne. |
Des métadonnées propres au fournisseur peuvent être retournées dans des champs supplémentaires, notamment des informations de routage, le modèle résolu, la latence et la réponse d'erreur d'origine.