Docs · API reference

Chat completions endpoint: POST /api/v1/chat/completions

Q: Eski completions endpoint'i var mı?

Hayır. Yalnızca chat biçimi vardır; tek bir istem, tek bir user mesajı içeren bir messages dizisidir.

Q: Yanıtım neden ortada kesildi?

finish_reason o zaman length olur: yanıt max_tokens değerine ulaştı. Modelin context window'u içinde kalacak şekilde artırın.

Tek bir endpoint her modeli yanıtlar. OpenAI chat completions API'siyle aynı body'yi alır ve aynı nesneyi döndürür; bu yüzden mevcut bir entegrasyon için yalnızca yeni bir base URL, yeni bir API anahtarı ve listemizden bir model kimliği gerekir.

Son güncelleme: 23 Ekim 2026 · 5 dk okuma

Kısa yanıt

LLMwithCrypto chat completions endpoint'i hangi alanları kabul eder?

OpenAI chat completions body'sini kabul eder: model ve messages zorunludur; max_tokens, temperature, top_p, stop, stream, stream_options, tools, tool_choice ve response_format isteğe bağlıdır. LLMwithCrypto, 23 Ekim 2026 tarihinde belgelendiği üzere, bakiyenizden token başına faturalandırılan bir usage sayısıyla birlikte bir chat.completion nesnesi döndürür. Tool calling ve JSON çıktısı modele bağlıdır.

Endpoint'e genel bakış

Method ve URL	`POST https://llmwithcrypto.com/api/v1/chat/completions`
Kimlik doğrulama	API anahtarınızı, OpenAI SDK'sının yaptığı gibi, Authorization header'ında Bearer token olarak geçirin
Body	JSON, `Content-Type: application/json`
Yanıt	`chat.completion` nesnesi veya `stream: true` ile server-sent events
Faturalama	Token başına bakiyenizden ödersiniz: girdi ve çıktı token'ları modelin kendi tokenizer'ı ile sayılır ve o modelin 1M token başına fiyatından ücretlendirilir. Hata ile sonuçlanan bir çağrı ücretsizdir
Özellikler	Streaming her modelde çalışır; tool calling ve JSON çıktısı, her modelin kendi desteklediğiyle sınırlıdır

Chat completion oluşturma

POST/api/v1/chat/completions

Bir konuşmayı tek bir modele gönderir ve yanıtını token sayılarıyla birlikte döndürür. Örnek, DeepSeek V4 Pro'ya 200 token sınırıyla kısa bir soru sorar; yanıttaki kimlikler, zamanlar ve sayılar örnektir.

Kimlik doğrulama: Authorization: Bearer API_KEY header'ında API anahtarı.

İstek gövdesi

Alan	Tür	Zorunlu	Açıklama
`model`	string	Evet	Model kimliği, örneğin `deepseek-v4-pro` veya `gpt-oss-120b`. `GET /api/v1/models`, API anahtarınızın çağırabildiği her kimliği döndürür.
`messages`	object[]	Evet	Konuşma, en eskisi önce. Her öğe bir `role` (`system`, `user`, `assistant` veya `tool`) ve bir `content` dizesi taşır; `tool` mesajlar ayrıca bir `tool_call_id` taşır.
`max_tokens`	integer	Hayır	Yanıtın kullanabileceği en fazla token. Bu olmadan model, bağlam penceresi dolana kadar yazabilir ve yazdığı her token için ödeme yaparsınız.
`temperature`	number	Hayır	0 ile 2 arası. Düşük değer daha öngörülebilir, yüksek değer daha çeşitli. Varsayılan modele bağlıdır.
`top_p`	number	Hayır	0 ile 1 arası, nucleus sampling. `temperature` veya `top_p` değerini değiştirin, ikisini birden değil.
`stop`	string or string[]	Hayır	Model bunları yazdığında yanıtı bitiren en fazla 4 dizi. Bunlar yanıta dahil edilmez.
`stream`	boolean	Hayır	`true`, yanıtı server-sent events olarak parça parça gönderir. Bkz. streaming.
`stream_options`	object	Hayır	`{"include_usage": true}`, stream'lenen çağrının `usage` bilgisini içeren son bir event ekler.
`tools`	object[]	Hayır	Modelin sizden çağırmanızı isteyebileceği fonksiyonlar, OpenAI formatında. Tool calling destekleyen modellerde çalışır. Bkz. tool calling.
`tool_choice`	string or object	Hayır	`auto` (`tools` ayarlandığında varsayılan), `none`, `required` veya `{"type": "function", "function": {"name": "…"}}`.
`response_format`	object	Hayır	`{"type": "json_object"}`, destekleyen modellerde geçerli bir JSON nesnesi ister. JSON'ın ne içermesi gerektiğini prompt'unuzda belirtin.

Örnek: a short answer from DeepSeek V4 Pro

{
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "Answer in two sentences."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "What is a context window?"
    }
  ],
  "max_tokens": 200
}

Örnek: a JSON object from gpt-oss-120b, low temperature

{
  "model": "gpt-oss-120b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Return {\"city\": string, \"country\": string} for the Eiffel Tower."
    }
  ],
  "response_format": {
    "type": "json_object"
  },
  "temperature": 0.2,
  "max_tokens": 100
}

Yanıt `200`

{
  "id": "chatcmpl-8f2c41d0a7b94e1c",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1792742400,
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "A context window is the maximum number of tokens a model can read and write in one request. Anything beyond it must be cut or summarized before the call."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 27,
    "completion_tokens": 34,
    "total_tokens": 61
  }
}

Kod örnekleri

curl

curl -s "https://llmwithcrypto.com/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $LLMWITHCRYPTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Answer in two sentences."},
      {"role": "user", "content": "What is a context window?"}
    ],
    "max_tokens": 200
  }'

Python

import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://llmwithcrypto.com/api/v1",
    api_key=os.environ["LLMWITHCRYPTO_API_KEY"],
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Answer in two sentences."},
        {"role": "user", "content": "What is a context window?"},
    ],
    max_tokens=200,
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage.prompt_tokens, "in,", resp.usage.completion_tokens, "out")

Node.js

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://llmwithcrypto.com/api/v1',
  apiKey: process.env.LLMWITHCRYPTO_API_KEY,
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: 'deepseek-v4-pro',
  messages: [
    { role: 'system', content: 'Answer in two sentences.' },
    { role: 'user', content: 'What is a context window?' },
  ],
  max_tokens: 200,
});
console.log(resp.choices[0].message.content);
console.log(resp.usage.prompt_tokens, 'in,', resp.usage.completion_tokens, 'out');

Mesajları nasıl yazarım?

Her seferinde konuşmanın tamamını, en eski mesajdan başlayarak gönderin: API çağrılar arasında hiçbir şey hatırlamaz ve istemlerinizden hiçbiri saklanmaz. Prompt'larınızı veya modelin yanıtlarını saklamayız: bir yanıt gönderildiğinde metni kaybolur. Her çağrı, zaman, hesap, model ve token sayılarını içeren tek bir log satırı bırakır; bu satırlar 30 gün sonra silinir.

system: ton, dil veya çıktı biçimi gibi her yanıtı çerçeveleyen talimatlar. Birini en üste koyun.
user: kişinin veya programınızın sorduğu şey.
assistant: modelin önceki yanıtları, böylece konuşmaya devam edebilir.
tool: modelin çalıştırmanızı istediği bir fonksiyonun sonucu, verdiği tool_call_id ile birlikte.

Her mesaj girdi token'ı olarak sayılır, bu yüzden uzun geçmişler her turda daha pahalıya gelir. Bir konuşma uzadığında eski turları kısaltın veya özetleyin.

Bir istek ne kadar uzun olabilir?

Girdi ve çıktı birlikte modelin context window'una sığmalıdır. 23 Ekim 2026 itibarıyla DeepSeek V4 Pro 1M token'a kadar, gpt-oss-120b 128K ve Qwen3 235B 256K token'a kadar okur; modeller sayfası hepsini listeler.

Sığmayan bir istek context_length_exceeded kodlu 400 olarak döner ve hiçbir ücrete tabi değildir. İstem ile kabul ettiğiniz en uzun yanıtın pencere içinde kalması için max_tokens ayarlayın.

finish_reason bana ne söyler?

`finish_reason`	Anlamı	Ne yapmalı
`stop`	Model yanıtını bitirdi ya da sizin `stop` dizilerinizden birini yazdı	Hiçbir şey: yanıt tamamlandı
`length`	Yanıt `max_tokens` veya context window'a ulaştı	`max_tokens` değerini artırın ya da daha kısa bir yanıt isteyin
`tool_calls`	Model bir veya daha fazla fonksiyon çalıştırmanızı istiyor	Çalıştırın ve sonuçları geri gönderin, bkz. tool calling

Hangi OpenAI parametreleri desteklenmiyor?

Yukarıdaki tablodaki alanlar sözleşmenin tamamıdır. OpenAI API'sindeki diğerleri, örneğin n (çağrı başına birkaç yanıt), logprobs, audio veya görsel girdileri desteklenmez: yalnızca burada listelenen alanları gönderin. Modeller metin modelleridir; hiçbiri bu endpoint üzerinden görsel kabul etmez.

model alanı yalnızca listemizdeki id'leri kabul eder. GPT, Claude, Gemini veya Grok'a erişim satmıyoruz: üreticileri, onayları olmadan API erişiminin yeniden satılmasını yasaklıyor ve bizde bu onay yok.

Chat completions: sık sorulan sorular

Eski completions endpoint'i var mı?

Hayır. Yalnızca chat biçimi vardır; tek bir istem, tek bir user mesajı içeren bir messages dizisidir.

Bir çağrı ne kadar tutar?

Token başına bakiyenizden ödersiniz: girdi ve çıktı token'ları modelin kendi tokenizer'ı ile sayılır ve o modelin 1M token başına fiyatından ücretlendirilir. Hata ile sonuçlanan bir çağrı ücretsizdir. Model başına fiyatlar fiyatlandırma sayfasında.

Geçmiş isteklerimi görebilir miyim?

Hayır, tasarım gereği. Prompt'larınızı veya modelin yanıtlarını saklamayız: bir yanıt gönderildiğinde metni kaybolur. Her çağrı, zaman, hesap, model ve token sayılarını içeren tek bir log satırı bırakır; bu satırlar 30 gün sonra silinir.

Yanıtım neden ortada kesildi?

finish_reason o zaman length olur: yanıt max_tokens değerine ulaştı. Modelin context window'u içinde kalacak şekilde artırın.