TeleChat3-438B-A24B(算法编码：63650300010) - 兼容Anthropic 协议接口文档

协议类型：Anthropic Messages

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一、接入点

环境	地址
公网	https://api-maas.teleai.com.cn/v1/messages
anthropic专属baseurl	https://api-maas.teleai.com.cn/v1

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

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二、鉴权

采用 x-api-key 请求头鉴权：

x-api-key: <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
x-api-key	API Key，必填
session-id	多轮对话场景下传入，不同 session 传入不同 session-id,非多轮对话场景请不要设置此字段
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、模型能力与模型限制

3.1 模型能力

能力项	支持情况	能力项	支持情况
输入模态	文本输入	输出模态	文本输出
模型体验	✅ 支持	结构化输出	✅ 支持
Function Call	✅ 支持	深度思考	✅ 支持
在线推理	✅ 支持	批量推理	❌ 不支持
显式缓存	❌ 不支持	隐式缓存	✅ 支持

3.2 模型限制

限制项	数值	限制项	数值
上下文长度	256K	最大思维链长度	128K
最大输入长度	192K	最大输入长度（思考模式下）	64K
最大输出长度	192K	最大输出长度（思考模式下）	64K

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四、请求体与返回体

4.1 请求体

4.1.1 顶层字段

字段	类型	必填	说明
model	string	是	固定值TeleChat3-438B-A24B
messages	array	是	消息数组（见4.1.2）
system	string/object	否	系统提示词，独立于messages（见4.1.3）
max_tokens	integer	是	生成的最大 token 数
stop_sequences	array	否	自定义停止序列
stream	boolean	否	是否流式返回，默认false
temperature	number	否	采样温度，范围0.0~`2.0，默认0.8`
top_p	number	否	核采样，范围0~`1，默认0.95`
top_k	integer	否	忽略
tools	array	否	工具定义数组（见 4.1.4）
tool_choice	object	否	工具调用策略（见 4.1.5）
thinking	object	否	深度思考配置（见 4.1.6）
output_config	object	否	输出参数设置（见 4.1.7）

采样参数建议 ：推荐使用temperature =0.8， top_p =0.95。

注意 ：max_tokens 为必填项，不传会报错。系统提示词通过顶层 system 字段传递，不放入 messages。

4.1.2 消息对象 messages[]

字段	类型	必填	说明
role	string	是	角色：user / assistant/ system
content	string / array	是	消息内容，支持纯文本或内容块数组

输入内容块类型 content[]

类型	结构	说明
文本	{"type":"text","text":"..."}	纯文本
工具调用	{"type":"tool_use","id":"toolu_xxx","name":"get_weather","input":{...}}	助手发起的工具调用
工具结果	{"type":"tool_result","tool_use_id":"toolu_xxx","content":"..."}	工具执行结果

4.1.3 系统提示词 system[]

字段	类型	必填	说明
type	string	是	仅支持text
text	string / array	是	系统提示词文本

请求体示例

{
    "model": "TeleChat3-438B-A24B",
    "system": "你是乐于助人的助手。",
    "messages": [
        { "role": "user", "content": "你好，一句话介绍一下你自己" }
    ],
    "max_tokens": 1024,
    "stream": true,
    "temperature": 0.8,
    "top_p": 0.95
}

4.1.4 工具定义 tools[]

字段	类型	必填	说明
name	string	是	工具名
description	string	否	工具描述
input_schema	object	是	输入参数的 JSON Schema

4.1.5 tool_choice

结构	说明
{"type":"auto"}	自动决定是否调用工具（默认）
{"type":"any"}	必须调用某个工具
{"type":"tool","name":"<工具名>"}	强制调用指定工具
{"type":"none"}	禁用工具

4.1.6 深度思考配置 thinking

字段	类型	必填	说明
type	string	否	是否开启深度思考，可选值:enabled, disabled
budget_tokens	integer	否	控制深度思考Token数目

4.1.7 推理输出配置 output_config

字段	类型	必填	说明
effort	string	否	可选值：none, minimal, low, medium, high, xhigh or max，该模型暂不支持
format	object	否	忽略

4.2 返回体

非流式返回 ：

{
    "id": "msg_xxxxxxxx",
    "type": "message",
    "role": "assistant",
    "model": "TeleChat3-438B-A24B",
    "content": [
        { "type": "text", "text": "你好！我是星辰大模型，由中电信人工智能科技研发。" }
    ],
    "stop_reason": "end_turn",
    "stop_sequence": null,
    "usage": {
        "input_tokens": 15,
        "cache_creation_input_tokens": 0,
        "cache_read_input_tokens": 0,
        "output_tokens": 20
    }
}

返回字段说明 ：

字段	类型	说明
id	string	消息唯一 ID
type	string	固定为message
role	string	固定为assistant
content	array	内容块数组
content[].type	string	内容块类型：text（文本）/ tool_use（工具调用）
content[].text	string	模型回复文本
content[].id	string	工具调用 ID（tool_use 类型）
content[].name	string	工具名（tool_use 类型）
content[].input	object	工具参数（tool_use 类型）
model	string	实际使用的模型
stop_reason	string	结束原因（见下表）
stop_sequence	string / null	命中的停止序列
usage.input_tokens	integer	输入 token 数
usage.cache_creation_input_tokens	integer	写入缓存的 token 数
usage.cache_read_input_tokens	integer	命中缓存的 token 数
usage.output_tokens	integer	输出 token 数

stop_reason 取值 ：

值	说明
end_turn	正常结束
max_tokens	达到max_tokens 上限
tool_use	模型发起工具调用

流式返回（SSE，stream=true） ：

流式返回按 event: / data: 成对出现：

event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_xxx","type":"message","role":"assistant","model":"TeleChat3-438B-A24B","content":[],"stop_reason":null,"stop_sequence":null,"usage":{"input_tokens":15,"output_tokens":1}}}

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":0,"content_block":{"type":"text","text":""}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"你好"}}

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":0}

event: message_delta
data: {"type":"message_delta","delta":{"stop_reason":"end_turn","stop_sequence":null},"usage":{"output_tokens":20}}

event: message_stop
data: {"type":"message_stop"}

流式事件类型 ：

事件	说明
message_start	消息开始，携带完整message 元信息
content_block_start	内容块开始，携带index 与 content_block
content_block_delta	内容块增量更新
content_block_stop	内容块结束
message_delta	消息级更新（stop_reason、usage）
message_stop	消息结束
ping	心跳
error	错误

content_block_delta 的 delta 类型 ：

delta 类型	说明
text_delta	文本增量{"type":"text_delta","text":"..."}
thinking_delta	深度思考增量{"type":"thinking_delta","thinking":"..."}
input_json_delta	工具参数增量{"type":"input_json_delta","partial_json":"..."}

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五、调用示例

5.1 curl

curl --location 'https://api-maas.teleai.com.cn/v1/messages' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'x-api-key: <用户申请的API-KEY>' \
--data '{
    "model": "TeleChat3-438B-A24B",
    "messages": [
        { "role": "user", "content": "你好，一句话介绍一下你自己" }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 1024
}'

5.2 Python

import requests

url = "https://api-maas.teleai.com.cn/v1/messages"
api_key = "<用户申请的API-KEY>"

payload = {
    "model": "TeleChat3-438B-A24B",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好，一句话介绍一下你自己"}],
    "stream": True,
    "max_tokens": 1024,
}

resp = requests.post(
    url,
    headers={
        "x-api-key": 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)

5.3 Java（使用 OkHttp + Jackson）

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

public class MessagesExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String url = "https://api-maas.teleai.com.cn/v1/messages";
        String apiKey = "<用户申请的API-KEY>";

        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        String json = mapper.writeValueAsString(java.util.Map.of(
            "model", "TeleChat3-438B-A24B",
            "messages", java.util.List.of(
                java.util.Map.of("role", "user", "content", "你好，一句话介绍一下你自己")
            ),
            "max_tokens", 1024,
            "stream", true
        ));

        OkHttpClient client = new OkHttpClient();
        Request request = new Request.Builder()
                .url(url)
                .addHeader("x-api-key", 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
        }
    }
}