XingChen4-29B(算法编码：63650300004) — Responses 协议

协议类型：OpenAI Responses

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一、接入点

环境	地址
公网	<https://openapi.teleagi.cn/aipaas/algo/v1/telechat-29b/v1/responses>

• 请求方法：POST
• Content-Type：application/json

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二、鉴权

采用 Bearer Token 鉴权，在请求头中携带 API Key：

Authorization: Bearer <用户申请的API-KEY>

• API Key 鉴权，请在 API Key 管理 页面，获取长效 API Key。

请求头	说明
Authorization	Bearer <API_KEY>，必填
session-id	多轮对话场景下传入，不同 session 传入不同 session-id
traceparent	W3C Trace Context 链路追踪头，格式{version}-{trace-id}-{parent-id}-{flags}，见下表

traceparent 字段说明：

字段	示例值	说明
version	00	W3C 版本号，默认00
trace-id	0af7651916cd43dd8448eb211c80319c	32 位十六进制，整条链路唯一 ID
parent-id	b7ad6b7169203331	16 位十六进制，当前请求 span ID
flags	01	默认01 即可

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三、请求体与返回体

3.1 请求体

顶层字段

字段	类型	必填	说明
model	string	是	固定值XingChen4-29B-A4B
input	string / array	是	用户输入，可为纯文本或输入项数组（见 3.2）
instructions	string	否	系统指令（等同 system prompt）
max_output_tokens	integer	否	生成的最大 token 数
metadata	object	否	最多 16 组键值对的附加元数据
parallel_tool_calls	boolean	否	是否允许并行工具调用，默认true
previous_response_id	string	否	关联上一轮响应 ID，用于多轮对话延续
prompt_cache_key	string	否	提示词缓存键（按小时计费）
reasoning	object	否	推理配置（见 3.5）
service_tier	string	否	服务层级
store	boolean	否	是否存储响应，默认true；多轮延续场景需为 true
stream	boolean	否	是否流式返回，默认false
temperature	number	否	采样温度，默认1
text	object	否	输出文本格式配置（见 3.6）
tool_choice	string / object	否	工具调用策略（见 3.7）
tools	array	否	工具定义数组，仅支持function 类型（见 3.4）
top_p	number	否	核采样，范围0~`1，默认 1`
top_logprobs	integer	否	每个 token 返回的备选概率数量，0~`20`
logprobs	boolean	否	是否返回对数概率，默认false
truncation	string	否	输入截断策略：auto / disabled
user	string	否	终端用户唯一标识，用于监控与滥用检测
chat_template_kwargs	object	否	深度思考模式参数，传入{"enable_thinking": true} 启用深度思考

请求体示例

{
    "model": "XingChen4-29B-A4B",
    "input": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你好，一句话介绍一下你自己"
        }
    ],
    "instructions": "你是乐于助人的助手。",
    "stream": true,
    "max_output_tokens": 1024,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
    "text": { "format": { "type": "text" } },
    "store": true
}

3.2 输入项类型 input[]

类型	结构	说明
消息	{"type":"message","role":"user","content":"..."}	消息项，role 取 system/developer/user/assistant
函数调用	{"type":"function_call","call_id":"...","name":"...","arguments":"..."}	助手已发出的函数调用
函数调用结果	{"type":"function_call_output","call_id":"...","output":"..."}	函数调用结果
项引用	{"type":"item_reference","id":"..."}	引用会话中已有的输出项
推理	{"type":"reasoning","id":"...","summary":[...]}	引用/携带推理摘要

消息内容块类型 input[].content[]：

类型	结构	说明
文本	{"type":"input_text","text":"..."}	文本

input 为简单字符串时，等价于单个 {"type":"message","role":"user","content":[{"type":"input_text","text":"..."}]}。

3.3 工具定义 tools[]（仅 function 类型）

字段	类型	必填	说明
type	string	是	固定为function
name	string	是	函数名
description	string	否	函数描述
parameters	object	否	JSON Schema 形式的参数定义
strict	boolean	否	是否启用严格结构化输出

3.4 reasoning

字段	类型	说明
effort	string	推理强度：minimal / low / medium / high
summary	string	推理摘要粒度：auto / concise / detailed

3.5 text（输出格式）

结构	说明
{"format":{"type":"text"}}	默认文本
{"format":{"type":"json_object"}}	JSON 对象输出
{"format":{"type":"json_schema","name":"...","schema":{...},"strict":true}}	按 JSON Schema 约束输出

3.6 tool_choice

• 字符串：auto / none / required
• 对象：{"type":"function","name":"<函数名>"} 指定具体函数

3.7 返回体

非流式返回：

{
    "id": "resp_xxxxxxxx",
    "object": "response",
    "created_at": 1731691468,
    "status": "completed",
    "model": "XingChen4-29B-A4B",
    "output": [
        {
            "type": "message",
            "id": "msg_xxxxxxxx",
            "role": "assistant",
            "status": "completed",
            "content": [
                {
                    "type": "output_text",
                    "text": "你好！我是星辰大模型，由中电信人工智能科技研发。",
                    "annotations": []
                }
            ]
        }
    ],
    "instructions": "你是乐于助人的助手。",
    "parallel_tool_calls": true,
    "usage": {
        "input_tokens": 15,
        "input_tokens_details": { "cached_tokens": 0 },
        "output_tokens": 20,
        "output_tokens_details": { "reasoning_tokens": 0 },
        "total_tokens": 35
    }
}

返回字段说明：

字段	类型	说明
id	string	响应唯一 ID
object	string	固定为response
created_at	integer	创建时间（Unix 秒级时间戳）
status	string	响应状态（见下表）
error	object	错误信息，含code 与 message
incomplete_details	object	未完成原因，含reason
instructions	string	系统指令
max_output_tokens	integer	最大输出 token 数
model	string	实际使用的模型
output	array	输出项数组（见下表）
parallel_tool_calls	boolean	是否允许并行工具调用
previous_response_id	string	上一轮响应 ID
reasoning	object	推理配置
store	boolean	是否存储响应
temperature	number	采样温度
text	object	输出文本格式
tool_choice	string / object	工具调用策略
tools	array	工具定义
top_p	number	核采样
top_logprobs	integer	备选概率数量
truncation	string	截断策略
usage	object	token 用量
user	string	终端用户标识（可选）
metadata	object	附加元数据
prompt_cache_key	string	提示词缓存键

status 取值：

值	说明
completed	完成
in_progress	进行中
failed	失败
incomplete	未完成（如因 token 上限截断）
cancelled	已取消
queued	排队中

输出项类型 output[]：

类型	结构	说明
消息	{"type":"message","id":"...","role":"assistant","content":[...]}	助手消息
函数调用	{"type":"function_call","id":"...","call_id":"...","name":"...","arguments":"..."}	函数调用
推理	{"type":"reasoning","id":"...","summary":[...]}	推理摘要

消息输出内容块 output[].content[]：

类型	结构	说明
文本	{"type":"output_text","text":"...","annotations":[]}	文本回复
拒绝	{"type":"refusal","refusal":"..."}	拒绝说明
推理	{"type":"reasoning","id":"...","summary":[...]}	推理内容

usage 字段：

字段	类型	说明
input_tokens	integer	输入 token 数
input_tokens_details.cached_tokens	integer	命中缓存的输入 token 数
output_tokens	integer	输出 token 数
output_tokens_details.reasoning_tokens	integer	推理 token 数
total_tokens	integer	总 token 数

流式返回（SSE，stream=true）：

event: response.created
data: {"type":"response.created","response":{...}}

event: response.in_progress
data: {"type":"response.in_progress","response":{...}}

event: response.output_item.added
data: {"type":"response.output_item.added","output_index":0,"item":{"type":"message","id":"msg_xxx","role":"assistant","status":"in_progress","content":[]}}

event: response.content_part.added
data: {"type":"response.content_part.added","output_index":0,"content_index":0,"part":{"type":"output_text","text":"","annotations":[]}}

event: response.output_text.delta
data: {"type":"response.output_text.delta","output_index":0,"content_index":0,"delta":"你好"}

event: response.output_text.done
data: {"type":"response.output_text.done","output_index":0,"content_index":0,"text":"你好！"}

event: response.content_part.done
data: {"type":"response.content_part.done","output_index":0,"content_index":0,"part":{"type":"output_text","text":"你好！","annotations":[]}}

event: response.output_item.done
data: {"type":"response.output_item.done","output_index":0,"item":{...}}

event: response.completed
data: {"type":"response.completed","response":{...}}

流式事件类型：

事件	说明
response.created	响应创建
response.in_progress	响应开始处理
response.output_item.added	新增输出项
response.output_item.done	输出项完成
response.content_part.added	新增内容块
response.content_part.done	内容块完成
response.output_text.delta	文本增量
response.output_text.done	文本完成
response.refusal.delta	拒绝文本增量
response.refusal.done	拒绝文本完成
response.reasoning_summary_part.added	推理摘要块新增
response.reasoning_summary_part.done	推理摘要块完成
response.reasoning_summary_text.delta	推理摘要文本增量
response.reasoning_summary_text.done	推理摘要文本完成
response.reasoning_text.delta	推理文本增量
response.reasoning_text.done	推理文本完成
response.function_call_arguments.delta	函数参数增量
response.function_call_arguments.done	函数参数完成
response.failed	响应失败
response.completed	响应完成
response.incomplete	响应未完成
response.cancelled	响应取消
error	错误

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四、调用示例

curl

curl --location '<https://openapi.teleagi.cn/aipaas/algo/v1/telechat-29b/v1/responses>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer <用户申请的API-KEY>' \
--data '{
    "model": "XingChen4-29B-A4B",
    "input": "你好，一句话介绍一下你自己",
    "stream": true
}'

Python

import requests

url = "<https://openapi.teleagi.cn/aipaas/algo/v1/telechat-29b/v1/responses>"
api_key = "<用户申请的API-KEY>"

payload = {
    "model": "XingChen4-29B-A4B",
    "input": "你好，一句话介绍一下你自己",
    "stream": True,
}

resp = requests.post(
    url,
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    },
    json=payload,
    stream=True,
)

# 流式解析 SSE（按 event / data 成对处理）
for line in resp.iter_lines(decode_unicode=True):
    if not line:
        continue
    print(line)

Java（使用 OkHttp + Jackson）

import okhttp3.*;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

public class ResponsesExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String url = "<https://openapi.teleagi.cn/aipaas/algo/v1/telechat-29b/v1/responses>";
        String apiKey = "<用户申请的API-KEY>";

        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        String json = mapper.writeValueAsString(java.util.Map.of(
            "model", "XingChen4-29B-A4B",
            "input", "你好，一句话介绍一下你自己",
            "stream", true
        ));

        OkHttpClient client = new OkHttpClient();
        Request request = new Request.Builder()
                .url(url)
                .addHeader("Content-Type", "application/json")
                .addHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey)
                .post(RequestBody.create(json, MediaType.get("application/json")))
                .build();

        try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
            // 非流式：直接打印 body
            System.out.println(response.body().string());
            // 流式：通过 ResponseBody.source() 逐行读取 SSE
        }
    }
}