多模态对话（OpenAI Responses 协议）

接口概述

支持图片、音频、文件的视觉理解大模型，兼容 OpenAI Responses API 格式：可对图片进行描述、分析、对比，支持音频转写与理解，支持文件内容提取与问答。

接口地址：

POST https://ai.jw-info.com/v1/responses

与 Chat Completions 协议的区别

Chat Completions 与 Responses 协议在字段命名和结构上有所不同：

请求头

与纯文本的区别

在多模态场景下，input 是一个对象数组，每个对象代表一种内容类型；而纯文本场景中 input 可为字符串。

// 多模态：input 为数组
"input": [
  { "type": "input_text", "text": "描述这张图片" },
  { "type": "input_image", "image_url": "https://example.com/photo.jpg" }
]

// 纯文本：input 为字符串（仍支持，详见「OpenAI 兼容-Response」页）
"input": "你好，请帮我解答这个问题"

请求参数

顶层参数

Content 类型详解

约定：

请求示例

1. 图片 URL 方式

curl https://ai.jw-info.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的密钥" \
  -d '{
    "model": "qwen3.7-plus",
    "instructions": "你是一个专业的图片分析助手，请用中文回答。",
    "input": [
      { "type": "input_text", "text": "这张图片里有什么？请详细描述。" },
      { "type": "input_image", "image_url": "https://example.com/sample.jpg", "detail": "high" }
    ]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-你的密钥", base_url="https://ai.jw-info.com/v1")

resp = client.responses.create(
    model="qwen3.7-plus",
    instructions="你是一个专业的图片分析助手，请用中文回答。",
    input=[
        {"type": "input_text", "text": "这张图片里有什么？请详细描述。"},
        {"type": "input_image", "image_url": "https://example.com/sample.jpg", "detail": "high"},
    ],
)
print(resp.output_text)

2. 图片 Base64 方式

curl https://ai.jw-info.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的密钥" \
  -d '{
    "model": "qwen3.7-plus",
    "instructions": "你是一个 OCR 识别助手。",
    "input": [
      { "type": "input_text", "text": "请识别这张图片中的所有文字。" },
      { "type": "input_image", "image_url": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJAAAADUlEQVR42mNk+M9QDwADhgGAWjR9awAAAABJRU5ErkJggg==" }
    ]
  }'

import base64

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-你的密钥", base_url="https://ai.jw-info.com/v1")


def encode_image(path: str) -> str:
    with open(path, "rb") as f:
        data = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
    return f"data:image/{path.rsplit('.', 1)[-1]};base64,{data}"


resp = client.responses.create(
    model="qwen3.7-plus",
    instructions="你是一个专业的图片分析助手。",
    input=[
        {"type": "input_text", "text": "这张图片中有什么物体？"},
        {"type": "input_image", "image_url": encode_image("photo.png")},
    ],
)
print(resp.output_text)

3. 多图对比

curl https://ai.jw-info.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的密钥" \
  -d '{
    "model": "qwen3.7-plus",
    "instructions": "你是一个专业的图片对比分析助手。",
    "input": [
      { "type": "input_text", "text": "请对比这两张图片，分析它们的异同。" },
      { "type": "input_image", "image_url": "https://example.com/image1.jpg" },
      { "type": "input_image", "image_url": "https://example.com/image2.jpg" }
    ]
  }'

4. 音频输入

curl https://ai.jw-info.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的密钥" \
  -d '{
    "model": "qwen3.7-plus",
    "instructions": "你是一个语音转文字助手。",
    "input": [
      { "type": "input_text", "text": "请将这段录音内容转写成文字。" },
      {
        "type": "input_audio",
        "audio_data": "UklGRiQAAABXQVZFZm10IBAAAAABAAEARKwAAIhYAQACABAAZGF0YQAAAAA=",
        "audio_format": "wav"
      }
    ]
  }'

5. 文件输入

curl https://ai.jw-info.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的密钥" \
  -d '{
    "model": "qwen3.7-plus",
    "instructions": "你是一个专业的文档分析助手。",
    "input": [
      { "type": "input_text", "text": "请总结这份文件的主要内容。" },
      { "type": "input_file", "file_data": "VGhpcyBpcyBhIHNhbXBsZSBmaWxlIGNvbnRlbnQu", "filename": "report.pdf" }
    ]
  }'

file_data 是文件内容的 Base64 编码；若文件已上传到平台并拿到 ID，可改用 file_id。

6. 纯文本（兼容模式）

input 直接给字符串即为纯文本对话：

{
  "model": "qwen3.7-plus",
  "instructions": "你是一个有用的助手。",
  "input": "你好，请介绍一下你自己"
}

响应格式

响应格式与纯文本 Responses API 相同。

响应参数

响应有两种形状：多数模型返回上表的普通对象；部分模型返回单个 response.completed 事件体（与流式帧同形），此时字段在 response.* 下（response.output[]、response.usage）。按需取即可，示例见下。

非流式响应示例

普通对象：

{
  "id": "resp_xxxxxxxxxxxxx",
  "object": "response",
  "created_at": 1710000000,
  "model": "qwen3.7-plus",
  "status": "completed",
  "output": [
    {
      "id": "msg_xxxxxxxxxxxxx",
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "content": [
        { "type": "output_text", "text": "这张图片展示了一座位于海边的灯塔……", "annotations": [] }
      ]
    }
  ],
  "usage": { "input_tokens": 150, "output_tokens": 80, "total_tokens": 230 }
}

单个事件体（部分模型）：

{
  "type": "response.completed",
  "response": {
    "id": "resp_xxxxxxxxxxxxx",
    "status": "completed",
    "output": [
      { "type": "message", "role": "assistant",
        "content": [ { "type": "output_text", "text": "图片里是一只橘猫……" } ] }
    ],
    "usage": { "input_tokens": 150, "output_tokens": 80, "total_tokens": 230 }
  }
}

流式响应（stream=true）

event: response.created            # 响应已创建
event: response.output_text.delta  # 多次，delta 为增量文本
event: response.completed          # response.usage 在这里给最终用量

每帧的 data: 是一个 JSON 对象，例如：

event: response.output_text.delta
data: {"type":"response.output_text.delta","delta":"这是","item_id":"msg_xxx","output_index":0,"content_index":0}

读取时兼容两种形状（Python）：

data = resp.get("response") or resp      # 普通对象 / 事件体都取到同一层
text = data["output"][0]["content"][0]["text"]
usage = data["usage"]

错误格式

模型侧报错时，接口返回 502，detail 里带上原始错误正文，便于定位：

{
  "error": {
    "message": "Invalid image URL: connection timeout",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "invalid_image_url"
  }
}

常见错误码：

完整的 HTTP 状态码（401 / 402 / 429 / 502 等）与排查速查见「错误码」页。

可用模型

以下模型支持多模态输入，并同样支持纯文本对话：

模型广场上带「视觉理解」标签的模型都支持图片输入；音频与文件输入只有部分模型支持，以实际调用结果为准。 本协议的支持度是模型级的：个别模型未开启相关能力时会直接报错说明，遇到时改用 /v1/chat/completions 调同一模型即可（模型名与计费不变）。

计费说明

• 图片、音频、文件都会被折算成输入 token，与文本一起按该模型的输入单价计费；输出按输出单价计费。
• 每次调用的费用记入控制台「费用中心」，接口响应本身不返回费用。
• 余额不足会返回 402，需要管理员在控制台手工授信。