文本对话

基础对话

最简单的 API 调用，实现纯文本对话：

基础对话请求

curl -X POST https://huajune.duliday.com/api/v1/chat \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic/claude-3-7-sonnet-20250219",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "你好，请介绍一下你自己"
      }
    ],
    "stream": false
  }'

重要：必须显式设置 stream: false 以获得非流式响应，否则 API 默认返回流式输出。

多轮对话

通过传递完整的对话历史实现上下文连贯的多轮对话：

多轮对话示例

const messages = [
  { role: "user", content: "1+1等于几？" },
  { role: "assistant", content: "1+1等于2" },
  { role: "user", content: "那再加3呢？" },
];

const response = await fetch("https://huajune.duliday.com/api/v1/chat", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "anthropic/claude-3-7-sonnet-20250219",
    messages: messages,
    stream: false,
  }),
});

AI 会根据完整的对话历史理解上下文，生成连贯的回复（“等于5”）。

自定义系统提示词

通过 systemPrompt 自定义 AI 的角色和行为：

系统提示词配置

{
  "model": "anthropic/claude-3-7-sonnet-20250219",
  "systemPrompt": "你是一个专业的Python编程导师，擅长用简单易懂的语言解释复杂的编程概念。回复时请使用中文，并提供代码示例。",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "什么是装饰器？"
    }
  ],
  "stream": false
}

查看更多系统提示词配置

了解如何使用预定义的系统提示词类型和自定义配置

流式 vs 非流式

默认行为：如果省略 stream 参数，API 默认使用流式输出（stream: true）。如需非流式响应，必须显式设置 stream: false。

非流式输出

一次性返回完整响应，适合后台处理场景：

非流式配置

{
  "stream": false  // 必须显式设置为 false
}

响应格式：

非流式响应

{
  "success": true,
  "data": {
    "messages": [
      {
        "id": "msg_abc123",
        "role": "assistant",
        "parts": [
          {
            "type": "text",
            "text": "完整的回复内容...",
            "state": "done"
          }
        ]
      }
    ],
    "usage": {
      "inputTokens": 15,
      "outputTokens": 45,
      "totalTokens": 60,
      "reasoningTokens": 0,         // 可选：推理 token 数（某些模型支持）
      "cachedInputTokens": 0        // 可选：缓存的输入 token 数
    },
    "tools": {
      "used": [],                   // 已使用的工具列表
      "skipped": []                 // 跳过的工具列表
    }
  }
}

响应字段说明

usage 字段：

inputTokens: 输入 token 数量
outputTokens: 输出 token 数量
totalTokens: 总 token 数量
reasoningTokens（可选）: 推理 token 数量（仅某些模型支持，如 o1 系列）
cachedInputTokens（可选）: 缓存的输入 token 数量（某些提供商支持缓存优化）

tools 字段：

used: 本次对话中实际使用的工具列表
skipped: 因配置问题被跳过的工具列表（见上下文策略）

流式输出

实时返回生成的内容，提供更好的用户体验：

流式配置

{
  "stream": true  // API 默认值，可省略
}

查看完整流式输出指南

了解如何处理流式响应、SSE 事件格式和最佳实践

完整示例

async function chat(message) {
  const response = await fetch("https://huajune.duliday.com/api/v1/chat", {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${process.env.HUAJUNE_API_KEY}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({
      model: "anthropic/claude-3-7-sonnet-20250219",
      systemPrompt: "你是一个友好的AI助手",
      messages: [{ role: "user", content: message }],
      stream: false,  // 显式设置非流式输出
    }),
  });

  const data = await response.json();

  // 提取回复文本
  return data.data.messages[0].parts[0].text;
}

// 使用示例
const reply = await chat("你好！");
console.log(reply);

import os
import requests

def chat(message):
    url = "https://huajune.duliday.com/api/v1/chat"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {os.getenv('HUAJUNE_API_KEY')}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    payload = {
        "model": "anthropic/claude-3-7-sonnet-20250219",
        "systemPrompt": "你是一个友好的AI助手",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": message}
        ],
        "stream": False  # 显式设置非流式输出
    }

    response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
    data = response.json()

    # 提取回复文本
    return data['data']['messages'][0]['parts'][0]['text']

# 使用示例
reply = chat('你好！')
print(reply)

最佳实践：在生产环境中添加错误处理，检查 response.ok 和 data.success，并处理可能的异常情况。

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功能指南

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