文本生成(Responses)

模型名称， 示例输入： gpt-5.3-chat gpt-5.3-codex

核采样的概率阈值，控制模型生成文本的多样性。

top_p越高，生成的文本更多样。反之，生成的文本更确定。

取值范围：（0,1.0]

temperature与top_p均可以控制生成文本的多样性，建议只设置其中一个值。

是否开启思考模式。开启后，模型会在回复前进行思考，思考内容将通过 reasoning 类型的输出项返回。开启思考模式时，建议开启内置工具，以在处理复杂任务时获得最佳的模型效果。

可选值：

true：开启

false：不开启

模型在生成响应时可调用的工具数组。支持内置工具和自定义 function 工具，可混合使用。

为了获得最佳回复效果，建议同时开启 code_interpreter、web_search 和 web_extractor 工具。

web_search

联网搜索工具，允许模型搜索互联网上的最新信息。相关文档：联网搜索

属性

type string （必选）

固定为web_search。

使用示例：[{"type": "web_search"}]

web_extractor

网页抽取工具，允许模型访问并提取网页内容。当前必须配合web_search工具一起使用。qwen3-max、qwen3-max-2026-01-23需要同时开启思考模式。相关文档：网页抓取

属性

code_interpreter

代码解释器工具，允许模型执行代码并返回结果，支持数据分析。qwen3-max、qwen3-max-2026-01-23需要同时开启思考模式。相关文档：代码解释器

属性

web_search_image

根据文本描述搜索图片。相关文档：文搜图

属性

type string （必选）

固定为web_search_image。

使用示例：[{"type": "web_search_image"}]

image_search

根据图片搜索相似或相关图片，输入中需要包含图片的URL。相关文档：图搜图

属性

type string （必选）

固定为image_search。

使用示例：[{"type": "image_search"}]

file_search

在已上传或关联的知识库中搜索。相关文档：知识检索

属性

type string （必选）

固定为file_search。

vector_store_ids array （必选）

要检索的知识库 ID。当前仅支持传入一个知识库 ID。

使用示例：[{"type": "file_search", "vector_store_ids": ["your_knowledge_base_id"]}]

MCP调用

通过 MCP（Model Context Protocol）调用外部服务，相关文档：MCP

属性

type string （必选）

固定为mcp。

server_protocol string （必选）

与 MCP 服务的通信协议，如 "sse"

server_label string （必选）

服务标签，用于标识该 MCP 服务。

server_description string （可选）

服务描述，帮助模型理解其功能与适用场景。

server_url string （必选）

MCP 服务端点的 URL。

headers object （可选）

请求头，用于携带身份验证等信息，如 Authorization。

使用示例：

mcp_tool = { "type": "mcp", "server_protocol": "sse", "server_label": "amap-maps", "server_description": "高德地图MCP Server现已覆盖15大核心接口，提供全场景覆盖的地理信息服务，包括生成专属地图、导航到目的地、打车、地理编码、逆地理编码、IP定位、天气查询、骑行路径规划、步行路径规划、驾车路径规划、公交路径规划、距离测量、关键词搜索、周边搜索、详情搜索等。", "server_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/mcps/amap-maps/sse", "headers": { "Authorization": "Bearer " } } 自定义工具 function

自定义函数工具，允许模型调用您定义的函数。当模型判断需要调用工具时，响应会返回 function_call 类型的输出。相关文档：Function Calling

属性

type string （必选）

必须设置为function。

name string （必选）

工具名称。仅允许字母、数字、下划线（_）和短划线（-），最长 64 个 Token。

description string （必选）

工具描述信息，帮助模型判断何时以及如何调用该工具。

parameters object （可选）

工具的参数描述，需要是一个合法的 JSON Schema。若parameters参数为空，表示该工具没有入参（如时间查询工具）。

为提高工具调用的准确性，建议传入 parameters。 使用示例：

[{ "type": "function", "name": "get_weather", "description": "获取指定城市的天气信息", "parameters": { "type": "object", "properties": { "city": { "type": "string", "description": "城市名称" } }, "required": ["city"] } }]

控制模型如何选择和调用工具。此参数支持两种赋值格式：字符串模式和对象模式。

模型输入，支持以下格式：

string：纯文本，如 "你好"。

array：消息数组，按对话顺序排列。

作为系统指令插入到上下文的起始位置。使用 previous_response_id 时，上一轮指定的 instructions 不会传入本轮上下文。

上一个响应的唯一 ID，当前响应id有效期为7天。使用此参数可创建多轮对话，服务端会自动检索并组合该轮次的输入与输出作为上下文。当同时提供 input 消息数组和 previous_response_id 时，input 中的新消息会追加到历史上下文之后。不能与 conversation 同时使用。

当前响应所属的会话（参考Conversations API）。会话中的历史项会自动作为上下文传入本次请求，本次请求的输入和输出也会在响应完成后自动添加到会话中。不能与 previous_response_id 同时使用。

是否开启流式输出。默认值为 false，设置为 true 时，模型响应数据将实时流式返回给客户端。

是否储存本次会话生成的模型响应。默认值为 true

false：不储存，对话内容不能被 previous_response_id 和后续 API 使用。

true：储存，当前模型响应可被 previous_response_id 和后续 API 使用。

采样温度，控制模型生成文本的多样性。

temperature越高，生成的文本更多样，反之，生成的文本更确定。

取值范围： [0, 2)

temperature与top_p均可以控制生成文本的多样性，建议只设置其中一个值。

控制模型的思考强度。模型会在回复前进行思考，思考内容将通过 reasoning 类型的输出项返回。