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    POST
  • 未命名接口
    POST
  1. 聊天(OpenAIChat)

DeepClaude

POST
{{YOUR_BASE_URL}}/v1/chat/completions
最后修改时间:2025-03-25 07:53:37
责任人:未设置
给定一个提示,该模型将返回一个或多个预测的完成,并且还可以返回每个位置的替代标记的概率。
为提供的提示和参数创建完成

请求参数

Authorization
在 Header 添加参数
Authorization
,其值为在 Bearer 之后拼接 Token
示例:
Authorization: Bearer ********************
Header 参数
Content-Type
string 
必需
示例值:
application/json
Accept
string 
必需
示例值:
application/json
Authorization
string 
可选
示例值:
Bearer {{YOUR_API_KEY}}
Body 参数application/json
model
string 
必需
枚举值 deep-claude deep-gemini deep-grok
messages
array [object {2}] 
必需
role
string 
可选
content
string 
可选
支持 图片、文件、音频、视频url+提示词
示例
{
  "model": "deepclaude", // 枚举值 deepclaude deep-claude deep-gemini deep-grok
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "9.8 9.11 哪个大"
    }
  ]
}

示例代码

Shell
JavaScript
Java
Swift
Go
PHP
Python
HTTP
C
C#
Objective-C
Ruby
OCaml
Dart
R
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
curl --location -g --request POST '{{YOUR_BASE_URL}}/v1/chat/completions' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer {{YOUR_API_KEY}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "model": "deepclaude", // 枚举值 deepclaude deep-claude deep-gemini deep-grok
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "9.8 9.11 哪个大"
    }
  ]
}'

返回响应

🟢200成功
application/json
Body
id
string 
必需
choices
array [object {4}] 
必需
finish_reason
string 
可选
index
integer 
可选
logprobs
null 
可选
message
object 
可选
created
integer 
必需
model
string 
必需
object
string 
必需
service_tier
string 
必需
system_fingerprint
null 
必需
usage
object 
必需
completion_tokens
integer 
必需
prompt_tokens
integer 
必需
total_tokens
integer 
必需
completion_tokens_details
object 
必需
prompt_tokens_details
object 
必需
示例
{
    "id": "021742889165213be28a5220ae1ce05ec456eefec7a8e327e7715",
    "choices": [
        {
            "finish_reason": "length",
            "index": 0,
            "logprobs": null,
            "message": {
                "content": "9.8 大。\n\n具体比较过程是:\n1. 整数部分都是9,相同\n2. 小数部分对齐后:\n   9.80\n   9.11\n3. 十分位:8 > 1\n4. 所以9.8 > 9.11",
                "refusal": null,
                "role": "assistant",
                "annotations": null,
                "audio": null,
                "function_call": null,
                "tool_calls": null,
                "reasoning_content": "嗯,我现在要比较两个数,9.8和9.11,看看哪个大。这个问题看起来不难,但可能有一些细节需要注意,特别是小数点后的位数不同,可能会让人有点困惑。让我仔细想想该怎么比较它们。\n\n首先,我应该回忆一下小数比较的基本方法。通常比较小数的时候,需要从高位开始,一位一位地比较。也就是说,先比较整数部分,如果整数部分大的那个数就大;如果整数部分相同,再比较小数部分,也就是小数点后的各位数字,从十分位开始,然后是百分位,依此类推。\n\n现在这两个数的整数部分都是9,所以整数部分相同,接下来就要比较小数部分了。小数部分第一位是十分位,也就是小数点后的第一位。对于9.8来说,小数点后第一位是8,而9.11的小数点后第一位是1。这时候,可能有人会认为,因为8比1大,所以9.8比9.11大。不过,这里可能有个陷阱,因为9.8的小数部分只有一位,而9.11有两位。这时候,是不是应该把9.8写成9.80,这样更容易比较呢?\n\n对,把两个数的小数位数对齐可能更准确。比如,9.8可以看作是9.80,而9.11已经是两位小数了。这样比较的话,9.80和9.11的整数部分都是9,十分位上的数字分别是8和1。这时候,8比1大,所以不管后面的百分位是什么,9.80已经比9.11大了。所以结论应该是9.8更大。\n\n不过,我还是得再仔细检查一下,确保自己没有哪里弄错了。比如,有没有可能因为9.11的百分位是1,所以加上前面的十分位1,变成0.11,比0.8大?不过这样的话,其实0.11是0.1加上0.01,也就是0.11,而0.8实际上是0.80,这样比较的话,0.80当然比0.11大。因为在小数比较中,每一位的数字都是依次比较的,而不是把整个小数部分当作一个整数来比较。比如,0.8等于0.80,而0.11是0.1加上0.01,所以无论怎样,0.8都比0.11大。\n\n或者也可以用分数的方式来表示这两个数,看看哪个更大。比如,9.8可以写成98/10,也就是49/5,而9.11可以写成911/100。这时候,比较这两个分数的大小。我们可以把它们通分,找到相同的分母,比如100。49/5等于980/100,而911/100就是911/100。这时候,比较980和911,显然980更大,所以49/5(即9.8)比911/100(即9.11)大。\n\n另外,也可以用减法来判断。9.8减去9.11等于多少呢?先对齐小数点:\n\n9.80\n-9.11\n--------\n0.69\n\n结果是正的0.69,说明9.8比9.11大0.69,因此9.8更大。\n\n或者,我可以用数轴的概念来想象,9.8位于9.11的右边,所以更大。比如,数轴上从左到右依次是9.0,9.1,9.2,…,9.8,9.9,10.0。而9.11位于9.1和9.2之间,接近9.1的位置,而9.8则是在接近10的位置,所以显然9.8在右边,更大。\n\n还有一种可能,就是有人可能会错误地认为,因为11比8大,所以9.11比9.8大,但这种比较方法是错误的,因为小数点后的位数不同,不能直接比较后面的数字。比如,9.11的十分位是1,而9.8的十分位是8,这时候应该先比较十分位的数字,而不是把后面的数字连起来比较。\n\n再举个例子,比如比较5.3和5.25,虽然5.25的百分位是5,但5.3的十分位是3,而5.25的十分位是2,所以5.3更大。同样的道理,这里9.8的十分位是8,比9.11的十分位1大,所以即使9.11的百分位有1,但十分位已经决定了它比9.8小。\n\n总结一下,正确的方法是将两个数的小数位数对齐,比较各个位上的数字,从高位到低位依次比较,直到找到不同的数字为止。在这种情况下,9.8写作9.80,然后比较十分位,8比1大,因此9.8更大。\n"
            }
        }
    ],
    "created": 1742889203,
    "model": "deep-claude",
    "object": "chat.completion",
    "service_tier": "default",
    "system_fingerprint": null,
    "usage": {
        "completion_tokens": 981,
        "prompt_tokens": 15,
        "total_tokens": 996,
        "completion_tokens_details": {
            "accepted_prediction_tokens": null,
            "audio_tokens": null,
            "reasoning_tokens": 980,
            "rejected_prediction_tokens": null
        },
        "prompt_tokens_details": {
            "audio_tokens": null,
            "cached_tokens": 0
        }
    }
}
修改于 2025-03-25 07:53:37
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