> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://platform.stepfun.com/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Chat Completions API 调用 Chat Completions API，获取模型生成的对话响应数据。 ## 请求地址 `POST https://api.stepfun.com/v1/chat/completions` Step Plan 场景请使用 `POST https://api.stepfun.com/step_plan/v1/chat/completions` ## 请求参数 * `model` `string` ***required***
需要使用的模型名称，例如 `step-3.7-flash`、`stepaudio-2.5-chat`、`step-3.5-flash` 或 `step-3.5-flash-2603`。`step-router-v1` 仅可通过 [Step Plan](/zh/step-plan/overview) 通道调用，详见本文「Step Plan 通道：DeepSeek 引擎字段差异」。 * `messages` `object array` ***required***
迄今为止用户输入或模型生成的不同类别消息列表 * 系统消息 `object` * `role` `string`
系统类别名称，总是为 `system` * `content` `string`
系统消息的文本内容 * 用户消息 `object` * `role` `string`
用户类别名称，总是 `user` * `content` `string or object array`
用户消息内容，类型为 `multipart` 消息列表或者普通文本消息字符串 * 普通文本消息 `string` * `multipart` 消息列表 `object array`
结构化的图、视频、音频、文字混合消息 * 文本消息 `object` * `type` `string`
总为 `text` * `text` `string`
消息文本内容 * 图片消息 `object` * `type` `string`
总为 `image_url` * `image_url` `object` * `url` `string`
图片地址或 base64 编码的图片，图片格式：jpg/jpeg、png、webp、静态 gif，仅支持 http 和 https 协议。base64 格式举例：`data:image/jpeg;base64,${base64_string}`。 * `detail` `string` ***optional***
图片细节级别：`low` / `high` 可选。`high` 按原图分辨率理解，在大图、OCR、极端长宽比等场景表现更好，token 随图片大小变化；`low` 将图片缩放到固定尺寸、更省 token，适合不要求高清细节、想省 token 或提速的场景。 * 视频消息 `object` * `type` `string`
总为 `video_url` * `video_url` `object` * `url` `string`
视频的 URL 地址，视频格式：video/mp4，仅支持 http 和 https 协议，视频内容要小于 128M，时长建议小于 5 分钟。 * 音频消息 `object` * `type` `string`
总为 `input_audio` * `input_audio` `object` * `data` `string`
音频内容，为音频的 base64 编码。base64 格式举例：`data:audio/mpeg;base64,${base64_string}`，请更换音频格式（当前仅支持 mp3 和 wav）及对应的 base64 编码后字符串。 * 工具函数消息 `object` * `role` `string`
系统类别名称，总是为 `tool` * `content` `string`
函数执行得到的内容 * `tool_call_id` `string`
执行函数的 ID，由 assistant 在上一轮对话中返回。 * 聊天助手消息 `object` * `role` `string`
聊天助手类别名称，总是为 `assistant` * `content` `string | null`
聊天助手消息的文本内容 * `tools` `object array` ***optional***
Toolcall 支持的函数列表 * `type` `string`
工具类型，总是为 `function` * `function` `object`
函数内容的描述 * `name` `string`
函数名称，要求纯英文、数字和 \_- 符号，建议不要超过 64 个字符长度。 * `description` `string`
函数描述，支持中英文，它用于告诉模型函数实现何种功能和目的，方便模型来判断和选择。 * `parameters` `object`
函数的参数 * `type` `object`
参数描述，一般为 object * `properties` `object`
函数参数内容，以 key 为参数的名称，然后通过 `type` 和 `description` 描述参数的类型和介绍。 * `type` `string|number|integer|object|array|boolean`
参数类型，可以参考 [json-schema](https://json-schema.org/understanding-json-schema/reference/type) 介绍。 * `description` `string`
函数参数描述，支持中英文，它用于告诉模型函数参数的含义。 * `audio` `object` ***optional***
用于控制音频输出的参数，只在支持端到端模型场景的模型下生效（`step-1o-audio`/`step-audio-2`/`step-audio-2-mini`/`step-audio-r1.1`） * `voice` `string` ***required***
指定生成音频的声音 ID，对于 `step-1o-audio` 可通过[获取声音列表接口](../audio/list-voice)查询可用的声音 ID，对于 `step-audio-2` 系列模型，可用 `wenrounansheng`（温柔男声）、`qingchunshaonv`（青春少女）、`livelybreezy-female`（活力少女）、`elegantgentle-female`（高雅女声）四种声音 ID。 * `format` `string` ***required***
指定生成音频的格式，支持 `pcm` 和 `wav` 两种格式，在非流式场景下（stream=false）支持 wav 输出；在流式场景下（stream=true）时，只支持 pcm 输出（24khz, 单声道, 16bit）。 * `modalities` `string array` ***optional***
指定输出的模态类型，支持 `text`、`audio` 两种模态类型，只在端到端模型场景下必填。如果需要模型输出音频，则需要将 `audio` 添加到该参数中，建议设置为 `["text", "audio"]`。`stepaudio-2.5-chat` 仅支持 `text`，若选择 `audio` 会报错。 * `max_tokens` `int` ***optional***
聊天需要生成的 `标记` 最大数量，默认值为 INF（不作限制，由模型自动决定）。输入 `标记` 和生成 `标记` 的总数量受限于指定模型的最大上下文长度。 * `temperature` `float` ***optional***
采样温度，介于0.0和2.0之间的数字。较高值（如0.8）会使生成更随机，较低值（如0.2）会使其生成结果更集中且确定。默认值为0.5 * `top_p` `float` ***optional***
核心采样，该值会使模型生成具有 top\_p 概率质量的 `标记` 并输出到结果。默认值为0.9 * `n` `int` ***optional***
控制模型为每个输入消息生成的响应消息结果条数，默认值为1，最大不限，建议不超过5。 * `stream` `bool` ***optional***
是否流式生成响应消息，默认值为 false * `stop` `string | string array` ***optional***
用于指导模型生成聊天响应过程中，是否遇到 stop 中的内容，进行生成中断，默认为空 * `frequency_penalty` `float` ***optional***
默认为0。介于0.0和1.0之间的数字。值较高会使模型生成某 `token` 时，根据其过往在生成文本中出现的频度，进行后续降频惩罚，从而降低模型重复生成相同内容的可能性 * `response_format` `object` ***optional***
用于指导模型输出特定格式的内容。默认为 `{"type":"text"}`，表示输出文本。 * `type` `string`
输出格式类型，可选值为 `text`、`json_object`、`json_schema`。设置为 `json_object` 可以[开启 JSON Mode](../../guides/developer/json-mode)，输出可解析的 JSON 结构。设置为 `json_schema` 可以指定 JSON Schema 约束输出结构（仅 step-3.5-flash 及 step-3.5-flash-2603 支持）。 * `json_schema` `object`
当 `type` 为 `json_schema` 时必填，定义输出的 JSON Schema。 * `name` `string` ***required***
Schema 名称，用于标识该 schema。 * `strict` `boolean` ***optional***
是否开启严格模式，开启后模型输出将严格遵循所定义的 schema。默认为 `false`。 * `schema` `object` ***required***
JSON Schema 定义对象，描述期望的输出结构。遵循 [JSON Schema](https://json-schema.org/) 规范。 * `reasoning_format` `string` ***optional***
用于指导模型输出时使用的 reasoning 字段；默认为 `general`，表示通用推理，使用 `reasoning` 字段返回结果；可选项为 \[`general`,`deepseek-style`]。当设置为 `deepseek-style` 时，可使用 DeepSeek 兼容的 `reasoning_content` 字段获取到 reasoning 内容。 * `reasoning_effort` `string` ***optional***
控制模型的推理深度。支持三档推理强度的模型可选值为 `low`、`medium`、`high`；`step-3.5-flash-2603` 兼容 `low`、`high` 两档。值越高，模型会进行更深入的思考，但响应时间可能更长。 ## Step Plan 通道：DeepSeek 引擎字段差异 `step-router-v1` 仅可通过 [Step Plan](/zh/step-plan/overview) 通道（`https://api.stepfun.com/step_plan/v1`）调用，系统会自动在 `deepseek-v4-pro` 与 `step-3.5-flash` 之间路由。该模型的字段约束与本文「请求参数」一致，下表列出的字段除外。 | 字段 | Step Plan 通道下的行为 | | ----------------------- | ------------------------------------------------------------- | | `model` | 仅接受 `step-router-v1`，其他名称返回 HTTP 400 `request_params_invalid` | | `max_tokens` | 上限为 384K | | `messages` 中的图像 / 文档输入 | 不支持，使用会返回 `unsupported_content_type` | | `tools` 中的 `web_search` | 不支持，使用会返回 `unsupported_content_type` | ## 响应格式 ### 非流式响应 当 `stream=false`（默认）时，返回单个 Chat Completion 响应对象。 #### 属性 * `id` `string`
生成的聊天响应 ID * `object` `string`
模型生成聊天响应的模式，此模式下总为 `chat.completion` * `model` `string`
模型名称 * `created` `timestamp`
生成聊天响应时的 Unix 时间戳，单位为秒 * `choices` `object array`
模型生成的聊天响应结果的可选路径列表。 * `finish_reason` `string`
模型停止继续生成的原因 * `index` `int`
当前可选路径序列号 * `message` `object`
模型生成的聊天响应实际消息内容 - `role` `string`
消息所属角色，这里总为 `assistant` - `content` `string`
消息文本内容 - `reasoning` `string`
推理思考过程内容，仅在 step 推理模型下返回。 - `tool_calls` `object array` ***optional***
toolcall 内容返回 * `id` `string`
函数执行 ID，由模型生成，在 context 保持唯一。 * `type` `string`
toolcall 的类型，默认为 `function` * `function` `object`
函数的消息体 - `name` `string`
函数名称，通常纯英文、数字和\_-符号，一般是在上一轮对话提交的 tools 列表中 - `arguments` `string`
函数执行的参数，一般为 json 结构化对象。 * `usage` `object`
模型聊天响应生成的 `标记` 统计信息 * `prompt_tokens` `int`
生成过程中使用的提示信息总 `标记` 数量 * `cached_tokens` `int` ***optional***
生成过程中使用的提示信息被缓存的总 `标记` 数量 * `completion_tokens` `int`
生成的响应消息内容总 `标记` 数量 * `total_tokens` `int`
生成结束后统计的总的 `标记` 数量 #### 示例 ```json theme={null} { "id": "b7b56af0-52a6-483f-a589-948182676a1b", "object": "chat.completion", "created": 1709893411, "model": "step-3.7-flash", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "你好！阶跃星辰是一家专注于人工智能技术的公司，致力于开发和提供各种AI解决方案。我们的人工智能技术涵盖了自然语言处理、计算机视觉、机器学习等领域，旨在帮助用户在各个行业和领域中提高效率和创造价值。" }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 83, "completion_tokens": 176, "total_tokens": 259 } } ``` ### 流式响应 当 `stream=true` 时，返回 Server-Sent Events (SSE) 格式的流式数据。每个事件包含一个 Chat Completion 响应对象块。 #### 属性 * `id` `string`
生成的聊天响应 ID * `object` `string`
模型生成聊天响应的模式，此模式下总为 `chat.completion.chunk` * `created` `timestamp`
聊天响应时的 Unix 时间戳，单位为秒 * `model` `string`
模型名称 * `choices` `object array`
模型流式生成的聊天响应结果的可选路径列表。单个 `choice` object 属性： * `finish_reason` `string`
模型停止继续生成的原因 * `index` `int`
当前可选路径序列号 * `delta` object
模型渐进生成的聊天响应块 - `role` `string`
消息所属角色，此处总为 `assistant` - `content` `string`
消息文本内容 - `reasoning` `string`
推理思考过程内容，仅在 step 推理模型下返回。 - `tool_calls` `object array` ***optional***
toolcall 内容返回 * `id` `string`
函数执行 ID，由模型生成，在 context 保持唯一。 * `type` `string`
toolcall 的类型，默认为 `function` * `function` `object`
函数的消息体 - `name` `string`
函数名称，通常纯英文、数字和\_-符号，一般是在上一轮对话提交的 tools 列表中 - `arguments` `string`
函数执行的参数，一般为 json 结构化对象。 * `usage` `object`
模型聊天响应生成的 `标记` 统计信息 * `prompt_tokens` `int`
生成过程中使用的提示信息总 `标记` 数量 * `cached_tokens` `int` ***optional***
生成过程中使用的提示信息被缓存的总 `标记` 数量 * `completion_tokens` `int`
生成的响应消息内容总 `标记` 数量 * `total_tokens` `int`
生成结束后统计的总的 `标记` 数量 #### 示例 ```text theme={null} data: {"id":"d7ae7c4a-1524-4fe5-9d58-e4d59b89d8f0","object":"chat.completion.chunk","created":1709899323,"model":"step-3.7-flash","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"","content":"您"},"finish_reason":""}],"usage":{"prompt_tokens":83,"completion_tokens":1,"total_tokens":84}} data: {"id":"d7ae7c4a-1524-4fe5-9d58-e4d59b89d8f0","object":"chat.completion.chunk","created":1709899323,"model":"step-3.7-flash","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"","content":"好"},"finish_reason":""}],"usage":{"prompt_tokens":83,"completion_tokens":2,"total_tokens":85}} data: {"id":"d7ae7c4a-1524-4fe5-9d58-e4d59b89d8f0","object":"chat.completion.chunk","created":1709899323,"model":"step-3.7-flash","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"","content":"！"},"finish_reason":""}],"usage":{"prompt_tokens":83,"completion_tokens":3,"total_tokens":86}} ... data: {"id":"d7ae7c4a-1524-4fe5-9d58-e4d59b89d8f0","object":"chat.completion.chunk","created":1709899323,"model":"step-3.7-flash","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"","content":""},"finish_reason":"stop"}],"usage":{"prompt_tokens":83,"completion_tokens":150,"total_tokens":233}} data: [DONE] ``` ## 示例 > 说明：以下基础示例默认使用 `step-3.5-flash`。如需使用三档推理强度，可参考「推理强度」示例中的 `step-3.7-flash` 调用方式。 ```bash theme={null} curl https://api.stepfun.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $STEPFUN_API_KEY" \ -d '{ "model": "step-3.7-flash", "messages": [ { "role": "user", "content": "请用三句话解释什么是强化学习。" } ], "reasoning_effort": "medium", "max_tokens": 1024 }' ``` ```python theme={null} from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="STEP_API_KEY", base_url="https://api.stepfun.com/v1") completion = client.chat.completions.create( model="step-3.5-flash", messages=[ { "role": "system", "content": "你是由阶跃星辰提供的AI聊天助手，你擅长中文，英文，以及多种其他语言的对话。在保证用户数据安全的前提下，你能对用户的问题和请求，作出快速和精准的回答。同时，你的回答和建议应该拒绝黄赌毒，暴力恐怖主义的内容", }, { "role": "user", "content": "你好，请介绍一下阶跃星辰的人工智能!" } ], ) print(completion) ``` ```js theme={null} import OpenAI from "openai"; const openai = new OpenAI({ apiKey: "STEP_API_KEY", baseURL: "https://api.stepfun.com/v1" }); async function main() { const completion = await openai.chat.completions.create({ model: "step-3.5-flash", messages: [ { role: "system", content: "你是由阶跃星辰提供的AI聊天助手，你擅长中文，英文，以及多种其他语言的对话。在保证用户数据安全的前提下，你能对用户的问题和请求，作出快速和精准的回答。同时，你的回答和建议应该拒绝黄赌毒，暴力恐怖主义的内容" }, { role: "user", content: "你好，请介绍一下阶跃星辰的人工智能!" } ] }); console.log(JSON.stringify(completion)); } main(); ``` ```bash theme={null} curl https://api.stepfun.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $STEP_API_KEY" \ -d '{ "model": "step-3.5-flash", "messages": [ { "role": "system", "content": "你是由阶跃星辰提供的AI聊天助手，你擅长中文，英文，以及多种其他语言的对话。在保证用户数据安全的前提下，你能对用户的问题和请求，作出快速和精准的回答。同时，你的回答和建议应该拒绝黄赌毒，暴力恐怖主义的内容。" }, { "role": "user", "content": "你好，请介绍一下阶跃星辰的人工智能！" } ] }' ``` ```json filename="返回" theme={null} { "id": "e2eb4b00d2c226517de3882f17d9664b.ffead889783a0bcd8d2bd17ea4d4c2af", "object": "chat.completion", "created": 1772624997, "model": "step-3.5-flash", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "阶跃星辰（StepFun）是一家专注于**多模态人工智能技术研发与应用**的科技公司，致力于推动大模型（LLM）在文本、图像、逻辑推理等多领域的融合创新。其核心产品 **Step AI**（又称Step模型）具备以下特点：\n\n---\n\n### 🔍 **核心能力**\n1. **多模态融合** \n - 不仅能处理文本，还可理解图片、图表等视觉信息，实现跨模态推理（例如根据图片描述内容、解答视觉逻辑题）。\n2. **强大的逻辑与知识能力** \n - 在数理逻辑、代码生成、专业知识问答等场景表现突出，支持复杂任务拆解与精准分析。\n3. **多语言支持** \n - 覆盖中、英及多语种交流，适应全球化场景。\n4. **安全与合规** \n - 严格遵循内容安全规范，拒绝生成暴力、仇恨、虚假信息等有害内容，注重用户隐私保护。\n\n---\n\n### 🌟 **技术亮点**\n- **自主研发大模型架构**：针对多模态任务优化，提升视觉-语言对齐能力。\n- **高效推理与低能耗设计**：在保证性能的同时，兼顾部署效率。\n- **持续迭代能力**：通过数据与算法优化，动态提升模型的理解与生成质量。\n\n---\n\n### 🚀 **应用场景**\n- **教育科研**：辅助解题、文献分析、多学科知识问答。\n- **办公创作**：文档总结、代码辅助、创意文案生成。\n- **工业与商业**：数据分析报告生成、多模态信息检索、智能客服升级。\n- **日常生活**：跨语言交流、图像内容解读、个性化知识助手。\n\n---\n\n### 🌍 **价值观与愿景**\n阶跃星辰强调 **“技术向善”**，推动AI在安全、可靠、有益的方向发展，致力于成为多模态智能时代的引领者，让技术服务于社会创新与人类福祉。\n\n---\n\n如需了解具体技术细节或应用案例，可进一步探讨！ 🌟" }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 85, "completion_tokens": 701, "total_tokens": 786 } } ``` ```python theme={null} from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="STEP_API_KEY", base_url="https://api.stepfun.com/v1") completion = client.chat.completions.create( model="step-3.7-flash", messages=[ { "role": "system", "content": "你是由阶跃星辰提供的AI聊天助手，你除了擅长中文，英文，以及多种其他语言的对话以外，还能够根据用户提供的图片，对内容进行精准的内容文本描述。在保证用户数据安全的前提下，你能对用户的问题和请求，作出快速和精准的回答。同时，你的回答和建议应该拒绝黄赌毒，暴力恐怖主义的内容", }, { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "用优雅的语言描述这张图片", }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://www.stepfun.com/assets/section-1-CTe4nZiO.webp", "detail": "high" }, }, ], }, ], ) print(completion) ``` ```js theme={null} import OpenAI from "openai"; const openai = new OpenAI({ apiKey: "STEP_API_KEY", baseURL: "https://api.stepfun.com/v1" }); async function main() { const completion = await openai.chat.completions.create({ model: "step-3.7-flash", messages: [ { role: "system", content: "你是由阶跃星辰提供的AI聊天助手，你除了擅长中文，英文，以及多种其他语言的对话以外，还能够根据用户提供的图片，对内容进行精准的内容文本描述。在保证用户数据安全的前提下，你能对用户的问题和请求，作出快速和精准的回答。同时，你的回答和建议应该拒绝黄赌毒，暴力恐怖主义的内容" }, { role: "user", content: [ { type: "text", text: "用优雅的语言描述这张图片" }, { type: "image_url", image_url: { url: "https://www.stepfun.com/assets/section-1-CTe4nZiO.webp", detail: "high" } } ] } ] }); console.log(JSON.stringify(completion)); } main(); ``` ```bash theme={null} curl https://api.stepfun.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $STEP_API_KEY" \ -d '{ "model": "step-3.7-flash", "messages": [ { "role": "system", "content": "你是由阶跃星辰提供的AI聊天助手，你除了擅长中文，英文，以及多种其他语言的对话以外，还能够根据用户提供的图片，对内容进行精准的内容文本描述。在保证用户数据安全的前提下，你能对用户的问题和请求，作出快速和精准的回答。同时，你的回答和建议应该拒绝黄赌毒，暴力恐怖主义的内容" }, { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "用优雅的语言描述这张图片" }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://www.stepfun.com/assets/section-1-CTe4nZiO.webp", "detail": "high" } } ] } ] }' ``` ```json filename="返回" theme={null} { "id": "298ad5e6-033a-41f8-9801-43be6e106f22", "object": "chat.completion", "created": 1710145618, "model": "step-3.7-flash", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "在黄昏的柔和光线下，一座现代化的建筑映入眼帘，它拥有鲜明的红色外观，与周围环境形成鲜明对比。这座建筑的底层设有宽敞的玻璃窗，为室内提供了充足的自然光。建筑的一侧有醒目的标识，顶部的窗户排列整齐，展现了现代设计的风格。\n\n在建筑前的空地上，有一棵光秃的树，其枝条在微风中轻轻摇曳。树下是一片铺着碎石的土地，为这个空间增添了一丝自然的气息。在空地的一侧，还可以看到几个小巧的灯具，它们发出的温暖光线在傍晚显得格外温馨。\n\n建筑周围环境整洁，道路上没有车辆，显得非常宁静。远处可以看到其他建筑的轮廓，以及天空中即将落下的太阳，为这幅画面增添了丰富的层次感。整个场景透露出一种宁静而有序的都市生活氛围。" }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 497, "completion_tokens": 169, "total_tokens": 666 } } ``` ```python theme={null} import base64 from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="STEP_API_KEY", base_url="https://api.stepfun.com/v1") completion = client.chat.completions.create( model="step-audio-2", modalities=["text", "audio"], messages=[ { "role": "system", "content": "你是一个老北京大爷，喜欢用京片子和用户聊天。", }, { "role": "user", "content": "今儿个北京的天气咋样啊？", }, ], audio={ "voice": "wenrounansheng", "format": "wav", }, stream=False, ) # response transcript print(completion.choices[0].message.audio.transcript) # save response audio with open("response.wav", "wb") as f: f.write(base64.b64decode(completion.choices[0].message.audio.data)) # 打开 response.wav 即可收听音频回复 ``` ```js theme={null} import OpenAI from "openai"; import fs from "fs"; const openai = new OpenAI({ apiKey: "STEP_API_KEY", baseURL: "https://api.stepfun.com/v1" }); const downloadAudioAsBase64 = async (url) => { const response = await fetch(url); const arrayBuffer = await response.arrayBuffer(); const buffer = Buffer.from(arrayBuffer); return "data:audio/wav;base64," + buffer.toString("base64"); }; async function main() { const completion = await openai.chat.completions.create({ model: "step-audio-2", modalities: ["text", "audio"], messages: [ { role: "system", content: "你是一个动物声音识别专家，请根据用户提供的动物声音进行识别。" }, { role: "user", content: [ { type: "text", text: "听听这是什么声音" }, { type: "input_audio", input_audio: { data: await downloadAudioAsBase64("https://stepchat-static.tos-cn-shanghai.volces.com/resource_tmp/cat-meow.wav") } } ] } ], audio: { voice: "wenrounansheng", format: "wav" }, stream: false }); // response transcript console.log(completion.choices[0].message.audio.transcript); // save response audio fs.writeFileSync("response.wav", Buffer.from(completion.choices[0].message.audio.data, "base64")); // 打开 response.wav 即可收听音频回复 } main(); ``` ```bash theme={null} curl https://api.stepfun.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $STEP_API_KEY" \ -d '{ "model": "step-audio-2", "modalities": ["text", "audio"], "messages": [ { "role": "system", "content": "你是一个老北京大爷，喜欢用京片子和用户聊天。" }, { "role": "user", "content": "今儿个北京的天气咋样啊？" } ], "audio": { "voice": "wenrounansheng", "format": "wav" }, "stream": false }' ``` 语音示例返回（text+audio 模态，带 toolcall 字段），由于带有 audio，所以返回内容较大，audio 字段内容被截断显示： ```json theme={null} { "id": "019b55f32eb27db7a0cc933be0216686", "choices": [ { "finish_reason": null, "index": 0, "logprobs": null, "message": { "role": "assistant", "audio": { "data": "[base64 wav, length=193940]", "transcript": "哎呀，现在是下午三点啦。" }, "tool_calls": [ { "id": "call-1766673564415832077", "function": { "arguments": "{\"city\": \"北京\"}", "name": "get_weather" }, "type": "function", "index": 0 } ] } } ], "created": 1766673565, "model": "step-audio-2", "object": "chat.completion", "usage": { "completion_tokens": 106, "prompt_tokens": 410, "total_tokens": 516, "completion_tokens_details": null, "prompt_tokens_details": null } } ``` ```python theme={null} # -*- coding: utf8 -*- import base64 import requests from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="STEP_API_KEY", base_url="https://api.stepfun.com/v1") # 加载图片到内存，仅演示。按需改成读文件等 r = requests.get("https://www.stepfun.com/assets/section-1-CTe4nZiO.webp") r.raise_for_status() image_str = base64.b64encode(r.content).decode("ascii") completion = client.chat.completions.create( model="step-3.7-flash", messages=[ { "role": "system", "content": "你是由阶跃星辰提供的AI聊天助手，你除了擅长中文，英文，以及多种其他语言的对话以外，还能够根据用户提供的图片，对内容进行精准的内容文本描述。在保证用户数据安全的前提下，你能对用户的问题和请求，作出快速和精准的回答。同时，你的回答和建议应该拒绝黄赌毒，暴力恐怖主义的内容", }, { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "用优雅的语言描述这张图片", }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "data:image/webp;base64,%s" % (image_str), }, }, ], }, ], ) print(completion) ``` ```js theme={null} import OpenAI from "openai"; const openai = new OpenAI({ apiKey: "STEP_API_KEY", baseURL: "https://api.stepfun.com/v1" }); // 加载图片到内存，仅演示。按需改成读文件等 async function load_image(url) { let response = await fetch(url); let blob = await response.blob(); let buffer = Buffer.from(await blob.arrayBuffer()); return "data:" + blob.type + ";base64," + buffer.toString("base64"); } async function main() { const completion = await openai.chat.completions.create({ model: "step-3.7-flash", messages: [ { role: "system", content: "你是由阶跃星辰提供的AI聊天助手，你除了擅长中文，英文，以及多种其他语言的对话以外，还能够根据用户提供的图片，对内容进行精准的内容文本描述。在保证用户数据安全的前提下，你能对用户的问题和请求，作出快速和精准的回答。同时，你的回答和建议应该拒绝黄赌毒，暴力恐怖主义的内容" }, { role: "user", content: [ { type: "text", text: "用优雅的语言描述这张图片" }, { type: "image_url", image_url: { url: await load_image("https://www.stepfun.com/assets/section-1-CTe4nZiO.webp") } } ] } ] }); console.log(JSON.stringify(completion)); } main(); ``` ```bash theme={null} # 加载图片到内存，仅演示。按需改成读文件等 image_base64="data:image/webp;base64,"$(curl -s "https://www.stepfun.com/assets/section-1-CTe4nZiO.webp" | base64) curl https://api.stepfun.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer 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"你好，请在64字数以内介绍一下阶跃星辰的人工智能!" } ] }); for await (const chunk of completion) { console.log(JSON.stringify(chunk)); } } main(); ``` ```bash theme={null} curl https://api.stepfun.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $STEP_API_KEY" \ -d '{ "model": "step-3.7-flash", "stream": true, "messages": [ { "role": "system", "content": "你是由阶跃星辰提供的AI聊天助手，你擅长中文，英文，以及多种其他语言的对话。在保证用户数据安全的前提下，你能对用户的问题和请求，作出快速和精准的回答。同时，你的回答和建议应该拒绝黄赌毒，暴力恐怖主义的内容" }, { "role": "user", "content": "你好，请在64字数以内介绍一下阶跃星辰的人工智能!" } ] }' ``` ```json filename="返回" theme={null} data: {"id":"d4ca43cd-83a7-4012-9ee7-b8f143eb1f8f","object":"chat.completion.chunk","created":0,"model":"step-3.7-flash","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":""},"finish_reason":""}],"usage":{"prompt_tokens":0,"completion_tokens":0,"total_tokens":0}} data: 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