入力フォーマット

Rustellar AI モデルでサポートされている入力フォーマットについて学びます。

リクエスト構造

すべての API リクエストは、簡単な統合のために OpenAI 互換フォーマットに従います。

基本的なリクエストフォーマット

{
  "model": "helix-v1",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a helpful assistant."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello!"
    }
  ],
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 1000
}

メッセージロール

System

システムメッセージは、AI モデルの動作とコンテキストを設定します。

{
  "role": "system",
  "content": "You are a helpful assistant specialized in programming."
}

User

ユーザーメッセージは、エンドユーザーからの入力を表します。

{
  "role": "user",
  "content": "What is Python?"
}

Assistant

アシスタントメッセージは、AI モデルからの以前の応答を表します。マルチターン会話に使用されます。

{
  "role": "assistant",
  "content": "Python is a high-level programming language..."
}

パラメータ

必須パラメータ

パラメータ	型	説明
model	string	使用するモデル (例: "helix-v1", "iroha")
messages	array	role と content を持つメッセージオブジェクトの配列

オプションパラメータ

パラメータ	型	デフォルト	説明
temperature	float	0.7	ランダム性を制御 (0.0 - 2.0)
max_tokens	integer	2048	応答の最大トークン数
top_p	float	1.0	Nucleus sampling パラメータ
frequency_penalty	float	0.0	繰り返しを減らす (-2.0 to 2.0)
presence_penalty	float	0.0	新しいトピックを促す (-2.0 to 2.0)
stop	string or array	null	生成を停止するシーケンス

リクエスト例

シンプルな会話

import requests

# シンプルな会話リクエスト
response = requests.post(
    "https://api.rustellar.com/v1/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "helix-v1",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "Tell me a joke"}
        ]
    }
)

print(response.json())

マルチターン会話

# 複数ターンの会話履歴を含むリクエスト
response = requests.post(
    "https://api.rustellar.com/v1/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "helix-v1",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "What is 2+2?"},
            {"role": "assistant", "content": "2+2 equals 4."},
            {"role": "user", "content": "What about 3+3?"}
        ],
        "temperature": 0.7,
        "max_tokens": 100
    }
)

print(response.json())

Iroha によるストーリー生成

# Irohaモデルでストーリー生成
response = requests.post(
    "https://api.rustellar.com/v1/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "iroha",
        "messages": [
            {
                "role": "system",
                "content": "You are a creative storyteller."
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "Write a short story about a space explorer."
            }
        ],
        "temperature": 0.9,  # より創造的な出力のため高めに設定
        "max_tokens": 2000
    }
)

print(response.json())

ベストプラクティス

1. システムメッセージを使用して一貫した動作を設定
2. 会話履歴を保持してマルチターン対話でコンテキストを維持
3. ユースケースに基づいて温度を調整:
   • 低め (0.1-0.5) で事実的で一貫した応答
   • 高め (0.7-1.2) でクリエイティブなコンテンツ
4. 適切な max_tokens を設定して応答の長さとコストを制御
5. stop シーケンスを使用して望ましくない継続を防ぐ

次のステップ

• 出力フォーマットについて学ぶ
• レート制限を確認
• モデルオプションを探索