野生流动开发者文档

Chat Completions

使用 cURL、Python 和 Node.js 调用文本模型。

接口

POST https://api.wildflow.cn/v1/chat/completions

最小请求需要 modelmessages。首批公开契约以非流式调用为准。

Python

pip install openai
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["WILDFLOW_API_KEY"],
    base_url="https://api.wildflow.cn/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="DeepSeek-V4-Flash@hefei",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一名简洁的中文助手。"},
        {"role": "user", "content": "给我三个适合周会使用的复盘问题。"},
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)
print(response.usage)

Node.js

npm install openai
import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.WILDFLOW_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.wildflow.cn/v1',
})

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'DeepSeek-V4-Flash@hefei',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一名简洁的中文助手。' },
    { role: 'user', content: '给我三个适合周会使用的复盘问题。' },
  ],
})

console.log(response.choices[0].message.content)
console.log(response.usage)

常用字段

字段类型说明
modelstring完整的公开模型名
messagesarray按顺序提供 system、user 和 assistant 消息
temperaturenumber可选;控制采样随机性,是否生效以模型能力为准
max_tokensnumber可选;限制本次最大输出 Token

不要依赖未出现在本文档中的上游私有字段。需要新增参数时,先在测试环境确认平台和目标模型都支持。