Responses API

LLMTR gateway, OpenAI’ın yeni /v1/responses endpoint’ini destekler. GPT-5 Codex serisi (gpt-5-codex, gpt-5.1-codex, gpt-5.1-codex-max, gpt-5.1-codex-mini, gpt-5.2-codex, gpt-5.3-codex) gibi modeller yalnızca bu endpoint üzerinden çalışır; bu modelleri /v1/chat/completions’a göndermek 400 endpoint_mismatch hatası döner.

Ne zaman kullanılır

• Reasoning effort kontrolü gerektiğinde (low / medium / high / xhigh)
• Cached input avantajı olan modelleri kullanırken
• Sadece Responses endpoint’ini destekleyen modellerle çalışırken

Klasik chat tamamlama akışı için /v1/chat/completions kullanmaya devam edin.

Request

POST /v1/responses
Authorization: Bearer llmtr-your_key
Content-Type: application/json

Gövde parametreleri

Alan	Tip	Zorunlu	Açıklama
model	string	evet	Canonical model ID (örn. openai/gpt-5.1-codex). İsteğe bağlı suffix: openai/gpt-5.3-codex:max
messages veya input	array | string	evet	OpenAI mesaj formatı veya doğrudan input
instructions	string	hayır	System prompt karşılığı
reasoning	object	hayır	{ "effort": "low" | "medium" | "high" | "xhigh", "summary": "auto" | "concise" | "detailed" }
max_output_tokens	integer	hayır	Çıktı token üst sınırı
temperature	number	hayır	Modelin desteklediği aralıkta
tools	array	hayır	Function calling (destekleyen modellerde)
tool_choice	string | object	hayır	auto, none veya belirli tool
response_format	object	hayır	Structured output
stream	boolean	hayır	SSE akışı (yakında)

Temel örnek

curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-5.1-codex:high",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Refaktör et: bu fonksiyonu pure yap"}
    ]
  }'

Aynı isteği reasoning.effort body alanı ile de yapabilirsiniz:

curl https://llmtr.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-5.1-codex",
    "reasoning": { "effort": "high" },
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Refaktör et: bu fonksiyonu pure yap"}
    ]
  }'

Response

{
  "id": "resp_xxx",
  "object": "response",
  "status": "completed",
  "model": "gpt-5.1-codex",
  "output": [
    {
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "content": [
        { "type": "output_text", "text": "İşte refaktör edilmiş hali..." }
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 142,
    "input_tokens_details": { "cached_tokens": 24 },
    "output_tokens": 318,
    "output_tokens_details": { "reasoning_tokens": 256 }
  }
}

status alanı completed, incomplete veya failed olabilir.

Kullanım ve maliyet notları

• input_tokens_details.cached_tokens, cache kullanılan token miktarını gösterir.
• output_tokens_details.reasoning_tokens, reasoning sırasında harcanan tokenları gösterir.
• Toplam maliyet modelin kendi fiyatlandırmasına göre hesaplanır; platform marjı yalnızca kredi yüklemede uygulanır.
• Üretim kullanımı öncesinde ilgili modelin güncel fiyatını dashboard veya katalog üzerinden doğrulayın.

xAI Grok

xai/grok-4.3, xai/grok-4.20-multi-agent, xai/grok-4.20-0309-reasoning ve xai/grok-4.20-0309-non-reasoning için önerilen endpoint /v1/responses:

curl https://llmtr.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "xai/grok-4.3",
    "input": "Bir TypeScript servis fonksiyonunu sadeleştir."
  }'

Uyumluluk için /v1/chat/completions çağrıları da kabul edilir; gateway bu istekleri içeride Responses akışına çevirir ve OpenAI Chat Completions formatında yanıt döner. LLMTR bu modellerde store:false gönderir. store:true, previous_response_id, instructions ve xAI server-side tools alanları bu sürümde reddedilir. Sistem mesajı gerekiyorsa input veya messages içindeki ilk system ya da developer mesajını kullanın.

Grok 4.3 için 200K üzeri input tahmini, xAI yüksek context fiyatı ayrıca doğrulanana kadar pricing_unverified ile reddedilir. xAI text yanıtında usage.cost_in_usd_ticks yoksa istek provider tarafında başarılı olsa bile settlement yapılmaz ve gateway provider_usage_missing döner. Grok 4.20 Multi-Agent modelinde reasoning.effort yalnızca ajan sayısını kontrol eder; high ve xhigh daha fazla token tüketebilir.

Image, video, TTS ve STT örnekleri dahil Grok ailesinin tam kullanımı için xAI Grok modelleri sayfasına bakın.

Reasoning effort

Reasoning seviyeleri ayrı bir sayfada detaylandırılmıştır: Reasoning effort.

Hata kodları

HTTP	error.type	Anlamı
400	invalid_request_error	Geçersiz parametre / bilinmeyen suffix
400	endpoint_mismatch	Model /v1/responses gerektiriyor ama /v1/chat/completions çağrıldı (veya tersi)
400	unsupported_capability	Model bu reasoning seviyesini veya modaliteyi desteklemiyor
401	auth_error	Geçersiz API anahtarı
402	insufficient_balance	Bakiye yetersiz
429	rate_limit_exceeded	RPM/TPM limiti aşıldı
502	provider_error	Sağlayıcı hatası

Detay için Hatalar bölümüne bakın.