Chat Completions API

POST /v1/chat/completions — Cursor、LangChain、LiteLLM、OpenAI SDK向けのOpenAI形式のエンドポイント。

OpenAI互換インターフェース。モデルと料金は同じで、データの外側の構造が異なります。

エンドポイントPOST https://aiprimetech.io/v1/chat/completions

SDK用のベースURLhttps://aiprimetech.io/v1 — /v1に注意

認証Authorization: Bearer sk-...

リクエストボディ

項目	種類	必須	説明
`model`	文字列	はい	次の取得元に含まれる任意のID： `/v1/models`（ClaudeのIDも含む）
`messages`	配列	はい	system、user、assistantロールに対応
`max_tokens`	整数	いいえ	Messages APIとは異なり、ここでは省略可能
`temperature`	数値	いいえ	OpenAIの規約では0～2
`stream`	ブール値	いいえ	SSEチャンクを使用する場合はtrue
`tools`	配列	いいえ	OpenAIの関数呼び出し形式

Messagesとは異なり、 system はここではロールです。次の配列の先頭要素として配置してください： messages。このエンドポイントには、トップレベルの system フィールドを送信しないでください。

例

curl https://aiprimetech.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CLAUDEAPIKEY" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'

レスポンス

{
  "id": "chatcmpl-...",
  "object": "chat.completion",
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": {"role": "assistant", "content": "..."},
    "finish_reason": "stop"
  }],
  "usage": {"prompt_tokens": 9, "completion_tokens": 12, "total_tokens": 21}
}

OpenAI SDKの使用

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=class="s">"sk-your-key",
    base_url=class="s">"https://aiprimetech.io/v1",   class=class="s">"c"># the /v1 matters
)

resp = client.chat.completions.create(
    model=class="s">"claude-sonnet-4-6",
    messages=[{class="s">"role": class="s">"user", class="s">"content": class="s">"Hello"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

両形式間のフィールド対応

概念	Messages	Chat Completions
システムプロンプト	トップレベル `system`	`messages[0]` systemロールを指定
応答テキスト	`content[0].text`	`choices[0].message.content`
停止理由	`stop_reason`	`finish_reason`
入力トークン	`usage.input_tokens`	`usage.prompt_tokens`
出力トークン数	`usage.output_tokens`	`usage.completion_tokens`
ストリームの差分	`content_block_delta`	`choices[0].delta.content`

Cursorこのエンドポイントに接続するようCursorを設定 OpenAIからの移行既存のコードベースを切り替える ストリーミング両形式のSSE