Обработка данных ответа

На этой странице объясняется, как правильно разбирать данные ответа, возвращаемые 4ALL API, для всех моделей, вызываемых через Chat Completions.

Структура нестримингового ответа

{
  "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
  }
}

Обработка finish_reason

Значение	Значение	Рекомендуемая обработка
stop	Нормальное завершение	Использовать напрямую
length	Обрезано из-за достижения верхнего предела max_tokens	Увеличить max_tokens или продолжить по частям
tool_calls	Модель запрашивает вызов функции	После выполнения функции вернуть результат, см. FC 函数调用
content_filter	Контент заблокирован верхнеуровневой политикой безопасности	Скорректировать подсказку

Поле usage

• usage — основа для сверки: тарификация отдельно по prompt_tokens / completion_tokens;
• Последний блок данных при стриминговом вызове также содержит usage (подробнее см. 流式输出);
• При попадании в кеш подсказки prompt_tokens_details.cached_tokens отмечает часть из кеша, она тарифицируется по коэффициенту кеша, см. 缓存计费。

Рекомендации по разбору

• Всегда читайте choices[0].message.content, не предполагая, что длина choices больше 1;
• Модели с рассуждением (-thinking уровень) могут содержать поле reasoning_content; при отображении отделяйте его от основного текста, см. 推理模型输出;
• При ошибке ответ имеет структуру {"error": {...}}, способ обработки см. в 错误码与重试】【。