Сгенерировать ответ
Возвращает ответ модели, сгенерированный на основе переданных сообщений.
Используется для работы со встроенными и пользовательскими функцями.
Для экономии токенов передавайте текст сообщений (поле content) в кодировке UTF8.
Для параллельной работы с несколькими функциями используйте метод <APIMethod type="POST" path="/v2/chat/completions" link="/ru/gigachat-b2bank/api/reference/rest/post-chat-v-2"/> и поле model_options.parallel_tool_calls.
Предварительный анализ текста
Метод можно использовать для предварительного анализа текста с помощью модели FRIDA-Decisions.
Модель не генерирует ответ, а классифицирует текст: определяет категорию, оценивает по шкале, проверяет утверждение или ранжирует кандидатов.
Схему вопросов передайте в поле response_format с типом json_schema.
Подробнее — в разделе Предварительный анализ текста.
Обработка файлов
Вы можете генерировать ответы на основе текстовых документов, изображений и аудиофайлов, загруженных в ваше хранилище.
Для этого, передайте список идентификаторов нужных файлов в массиве attachments.
При этом общий размер запроса с приложенными с изображениями и аудиофайлами должен быть меньше 80 Мб.
Подробнее — в разделе Обработка файлов.
Ограничения
Большие текстовые файлы могут превысить контекст модели. В таком случае API вернет ошибку с кодом 422. Попробуйте разбить их на несколько запросов или убрать лишнее.
Одно сообщени е (объект в messages) поддерживает только одно изображение.
При этом в одном запросе можно отправить до 10 изображений, независимо от числа самих сообщений.
Запрос
Ответы
Успешное выполнение запроса.
При запуске потоковой генерации передается с заголовком Content-Type: text/event-stream.
Некорректный формат запроса.
Ошибка авторизации.
Указан неверный идентификатор модели.
Список доступных моделей можно получить с помощью метода
Ошибка валидации параметров запроса. Проверьте названия полей и значения параметров.
Слишком много запросов в единицу времени.
Внутренняя ошибка сервера.