OpenAI 互換 API

TokenCode は OpenAI API プロトコルに完全互換です。OpenAI SDK または OpenAI プロトコル互換の任意のクライアントから直接接続できます。

Base URL

text
https://tokencode.dev/v1

認証

すべてのエンドポイントには認証が必要です：

  • Bearer Token：Authorization: Bearer <your-api-key>
  • API Key ヘッダー：x-api-key: <your-api-key>

モデル一覧

現在利用可能なモデル一覧を返します。

bash
curl https://tokencode.dev/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key"

レスポンス例：

json
{
  "object": "list",
  "data": [
    { "id": "gpt-5.5", "object": "model", "owned_by": "openai" },
    { "id": "claude-sonnet-4-6", "object": "model", "owned_by": "anthropic" },
    { "id": "gemini-2.5-pro", "object": "model", "owned_by": "google" }
  ]
}

Chat Completions

OpenAI 互換のチャット補完エンドポイント。すべての上流モデルに対応しており、OpenAI モデルに限定されません。

bash
curl https://tokencode.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "あなたは役立つアシスタントです。"},
      {"role": "user", "content": "量子コンピューティングについて説明して"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1024
  }'

リクエストパラメータ：

パラメータ 型 必須 説明
model string はい モデル ID（例：gpt-5.5、claude-sonnet-4-6）
messages array はい メッセージオブジェクトの配列
stream boolean いいえ ストリーミングレスポンスを有効にするかどうか
temperature number いいえ サンプリング温度（0-2）
max_tokens integer いいえ 最大生成 Token 数
top_p number いいえ 核サンプリング確率
n integer いいえ 生成候補数
stop string/array いいえ ストップシーケンス
presence_penalty number いいえ 存在ペナルティ（-2 〜 2）
frequency_penalty number いいえ 頻度ペナルティ（-2 〜 2）
tools array いいえ Function Calling ツール定義
tool_choice string/object いいえ ツール呼び出し戦略

レスポンス例：

json
{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1700000000,
  "model": "gpt-5.5",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "量子コンピューティングは量子力学の原理を利用した..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 25,
    "completion_tokens": 128,
    "total_tokens": 153
  }
}

ストリーミングレスポンス

"stream": true を設定すると、レスポンスは SSE 形式になります：

text
data: {"id":"chatcmpl-abc123","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"delta":{"content":"量"},"index":0}]}

data: {"id":"chatcmpl-abc123","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"delta":{"content":"子"},"index":0}]}

data: [DONE]

Embeddings

テキストのベクトル埋め込みを生成します。

bash
curl https://tokencode.dev/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-3-small",
    "input": "Hello world"
  }'

リクエストパラメータ：

パラメータ 型 必須 説明
model string はい 埋め込みモデル ID
input string/array はい 埋め込むテキスト
encoding_format string いいえ エンコーディング形式（float または base64）

プロトコル自動変換

TokenCode の主な利点の一つはプロトコル自動変換です。OpenAI 互換エンドポイントから OpenAI 以外のモデル（Claude、Gemini など）を呼び出すと、プラットフォームが自動的に以下を処理します：

  1. リクエスト変換：OpenAI 形式のリクエストボディを対象モデルのネイティブ形式に変換
  2. レスポンス変換：対象モデルのネイティブレスポンスを OpenAI 形式に変換して返却
  3. ストリーミング適応：ストリーミングレスポンスの形式も自動変換

つまり、同じ OpenAI SDK コードですべてのモデルを呼び出すことができ、基盤となるプロトコルの違いを気にする必要はありません。

OpenAI SDK の使用

python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://tokencode.dev/v1"
)

# OpenAI モデルの呼び出し
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは"}]
)

# Claude モデルの呼び出し — 同じコードでプロトコル自動変換
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは"}]
)

# Gemini モデルの呼び出し — 同じ方法
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは"}]
)

エラーレスポンス

すべてのエラーは OpenAI エラー形式に従います：

json
{
  "error": {
    "message": "Invalid API key",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "invalid_api_key"
  }
}
HTTP ステータスコード 意味
400 リクエストパラメータが無効
401 認証失敗 — API Key が無効
403 権限不足 — モデルが利用不可
429 レート制限または残高不足
500 サーバー内部エラー
502 上流サービスエラー