レスポンスデータの処理

このページでは、4ALL API が返すレスポンスデータを正しく解析する方法を説明します。Chat Completions 経由で呼び出されるすべてのモデルに適用されます。

非ストリーミングレスポンス構造

{
  "id": "chatcmpl-xxx",
  "object": "chat.completion",
  "model": "gpt-5.5",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": { "role": "assistant", "content": "……" },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 12,
    "completion_tokens": 46,
    "total_tokens": 58
  }
}

finish_reason の処理

値	意味	推奨処理
`stop`	正常終了	そのまま使用
`length`	max_tokens 上限に達して切り捨てられた	`max_tokens` を増やすか、分割して続きを生成する
`tool_calls`	モデルが関数呼び出しを要求	関数を実行した後、結果を返却する。詳しくは FC 関数呼び出しを参照
`content_filter`	コンテンツが上流の安全ポリシーによってブロックされた	プロンプトを調整する

usage 使用量フィールド

usage は請求照合の根拠です。課金は prompt_tokens / completion_tokens にそれぞれ基づいて計算されます;
ストリーミング呼び出しの最後のデータチャンクにも usage が含まれます（詳細はストリーミング出力を参照）;
プロンプトキャッシュがヒットした場合、prompt_tokens_details.cached_tokens にキャッシュ部分が示されます。キャッシュ倍率で課金されます。詳しくはキャッシュ課金を参照してください。

解析の推奨事項

常に choices[0].message.content を読み取り、choices の長さが 1 より大きいとは仮定しないでください;
思考系モデル（-thinking 系）では reasoning_content フィールドが付与される場合があります。表示時は本文と区別してください。詳しくは推理モデルの出力を参照してください;
エラー時のレスポンスは {"error": {...}} 構造です。処理方法はエラーコードと再試行を参照してください。