Responses API

Responses は reasoning models、multimodal input、Lazu file_id dereferencing に適しています。uploaded files や新しい OpenAI response features が必要な場合に推奨します。

課金選択したモデルとレーンの料金でトークン使用量を計算します。他の課金項目が適用される場合もあります。料金とレーン ↗

使い分け

Responses を使う

uploaded files、reasoning controls、document workflows、server-side normalized multimodal inputs。

Chat completions を使う

simple chat、SDK compatibility、tool calling、既存の /v1/chat/completions ベースのアプリ。

Request body

modelstringrequired

/api/models/catalog の model ID。 supported_endpoints に /v1/responses のパスを含む model を優先してください。

inputstring | object[]required

text input または response input messages array。

instructionsstringnullable

response の system-level instructions。

reasoningobjectnullable

supported models で reasoning effort を制御します。例： {"effort":"medium"}。

toolsobject[]nullable

OpenAI-compatible Responses shape の tool definitions。

streambooleannullable

model が対応する場合、response events stream を返します。

max_output_tokensintegernullable

generated output tokens の上限。

File dereferencing

Files で upload した file_id を参照できます。 dereference が発生した場合、Lazu は X-Lazu-File-Dereference: 1 を付けます。

制限：

single file purpose limit は引き続き適用されます。
1 回の Responses call で dereference される files は合計 64 MB 未満。
Chat completions は file_id を自動 dereference しません。

Stateless compatibility bridge

一部の catalog entry は lossless Chat bridge 経由で Responses を提供します。 supported_endpoints[].mode で確認できます。この route では store 省略時は成功し X-Lazu-Warning: stateless_bridge を返し、 store: false は warning なしで成功します。明示的な store: true、保持できない state field、未知の cross-protocol field は upstream call 前に 400 protocol_bridge_unsupported になります。標準 Responses body に Lazu 独自 field は追加しません。

Response

idstring

Response ID。

outputobject[]

output messages、reasoning items、tool calls、その他 response events。

usage.input_tokensintegernullable

upstream が usage を返す場合の input token count。

usage.output_tokensintegernullable

upstream が usage を返す場合の output token count。

完全な照合には同じ API Key で

GET /api/usage/requests/{request_id} を使ってください。

ツール結果を含む完全な往復

キーのカタログから Responses と関数ツールに対応するモデルを選び、LAZU_API_KEY と LAZU_MODEL を設定します。ステートレスな継続では reasoning を含む全 output item を保持し、同じ call_id でツール結果を追加します。ブリッジで保持できない暗号化状態やプロバイダー固有状態はネイティブ経路が必要です。

import json
import os
from openai import OpenAI, APIStatusError

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["LAZU_API_KEY"],
    base_url=os.environ.get("LAZU_BASE_URL", "https://api.lazu.ai/v1"),
    max_retries=0,
)
model = os.environ["LAZU_MODEL"]
tools = [{"type": "function", "name": "add", "description": "Add two integers",
          "parameters": {"type": "object", "properties": {
              "a": {"type": "integer"}, "b": {"type": "integer"}},
              "required": ["a", "b"], "additionalProperties": False}}]
history = [{"role": "user", "content": "Use add to calculate 2 + 3."}]
try:
    first = client.responses.create(model=model, input=history, tools=tools,
        tool_choice={"type": "function", "name": "add"}, store=False,
        max_output_tokens=1024)
    history.extend(item.model_dump(exclude_unset=True) for item in first.output)
    for item in first.output:
        if item.type == "function_call":
            if item.name != "add":
                raise ValueError("Unexpected tool")
            args = json.loads(item.arguments)
            history.append({"type": "function_call_output", "call_id": item.call_id,
                            "output": json.dumps({"result": args["a"] + args["b"]})})
    final = client.responses.create(model=model, input=history, tools=tools,
        tool_choice="none", store=False, max_output_tokens=1024)
    print(final.output_text)
except APIStatusError as exc:
    print(exc.status_code, exc.response.headers.get("x-lazu-request-id"), exc.body)
    raise

出力を受信した後は自動再送しないでください。413 request_body_too_large はリクエストを縮小し、503 gateway_overloaded は時間を置いて再試行します。後者はプロバイダー障害を意味しません。部分用量はリクエスト詳細で照合できます。