Chat Completions & Messages

双协议原生兼容，一行 BaseURL 平替。

SuperRoute 同时提供标准的 OpenAI Chat Completions 协议与 Anthropic Messages 协议支持。无论你习惯哪种工具链，均可无缝切换。

1. OpenAI Chat Completions 协议

示例中的 model-from-catalog 为占位符。请从官网模型目录或控制台复制当前上架的模型 ID。

接口终端与请求头

POST https://api.superoute.uk/v1/chat/completions
Authorization: Bearer sk-sr-xxxxxxxxxxxxxxxx
Content-Type: application/json

核心参数速查

参数	类型	必填	说明
`model`	string	是	模型名称：请从当前模型目录或控制台复制准确的模型 ID。
`messages`	array	是	消息历史，支持 `system`、`user`、`assistant`、`tool`。
`stream`	boolean	否	开启 Server-Sent Events 流式分块传输（默认 `false`）。
`temperature`	number	否	采样温度（0 ~ 2），默认 `1.0`。
`max_tokens`	integer	否	最大生成 token 数量。
`tools`	array	否	Function Calling 工具定义。

调用示例

curl https://api.superoute.uk/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-sr-xxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -d '{
    "model": "model-from-catalog",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一位资深工程师。"},
      {"role": "user", "content": "请写一段快速排序算法。"}
    ]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.superoute.uk/v1",
    api_key="sk-sr-xxxxxxxxxxxxxxxx"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="model-from-catalog",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好，请自我介绍"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

2. Anthropic Messages 协议

针对模型目录中当前上架的 Claude 系列模型，平台完整支持官方原生 Messages 格式，包括原生系统提示词、Prompt 缓存与 Extended Thinking。

接口终端与请求头

POST https://api.superoute.uk/v1/messages
x-api-key: sk-sr-xxxxxxxxxxxxxxxx
anthropic-version: 2023-06-01
Content-Type: application/json

调用示例

curl https://api.superoute.uk/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: sk-sr-xxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "model-from-catalog",
    "max_tokens": 1024,
    "system": "你是一位系统分析师。",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "请介绍 API 请求的排障步骤。"}
    ]
  }'

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.superoute.uk",
    api_key="sk-sr-xxxxxxxxxxxxxxxx"
)

message = client.messages.create(
    model="model-from-catalog",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "你好！"}]
)
print(message.content[0].text)