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Modèles pris en charge, compatibilité avec l’API OpenAI et causes courantes des différences entre résultats API et produits web.
Cette page répond aux questions courantes sur les modèles pris en charge, la compatibilité OpenAI et les différences entre réponses.
Quels modèles d'IA sont pris en charge ?
La plateforme fournit une interface API pour plusieurs API de modèles et de données. Les capacités courantes comprennent :
- Modèles textuels et de chat
- Modèles de génération d'images
- Modèles de génération de vidéo
- API Twitter et autres données
Les modèles disponibles sont déterminés par la console ou /v1/models. Différentes clés API peuvent voir des modèles différents selon les permissions ou la configuration.
Quel est le niveau de compatibilité avec l'API OpenAI ?
Si votre client accepte une URL de base et une clé API personnalisées, l'intégration nécessite généralement peu de modifications.
Les points d'entrée compatibles OpenAI courants comprennent :
POST https://api.apihop.ai/openai/v1/chat/completionsPOST https://api.apihop.ai/openai/responses
Notes :
- Utilisez les noms de la liste des modèles de la plateforme ; ne supposez pas que tous les noms officiels sont disponibles.
- Les champs habituels au format OpenAI sont pris en charge lorsqu'ils sont disponibles, mais leur prise en charge exacte dépend du modèle choisi et des fonctions disponibles.
- Les fonctions propres à Gemini, Claude et d'autres modèles peuvent ne pas correspondre entièrement au format OpenAI.
Pourquoi les résultats API diffèrent-ils des applications web officielles ?
C'est normal et n'indique pas nécessairement un appel échoué. Les applications web officielles ajoutent souvent des couches techniques, comme des consignes système, une gestion de l'historique, des politiques de sécurité et du post-traitement dans l'interface.
Les appels API sont plus proches du comportement brut du modèle. Les applications doivent généralement gérer :
- Les consignes système
- L'historique de conversation
- Les contraintes de format de sortie
Pour une comparaison équitable, alignez l'ID du modèle, la consigne système, le contexte et les paramètres, puis comparez plusieurs exécutions plutôt qu'un seul résultat.