GPT のパラメーターとプロトコルの違い
Chat Completions と Responses における GPT のパラメーターの違いと使い方を確認します。
GPT の深度とツール呼び出しを本ページで調整してください。完全な定義は Chat Completions と Responses を参照してください。
| モデル | 利用上の要点 |
|---|
| gpt-6.1-terra | 思考は無効化可能だがツールは Responses が必須。none にしても Chat のツール呼び出しは不可 |
| gpt-6.1-sol、gpt-6-astra | 思考は無効化不可。推論を減らすには low、ツールは Responses を使用 |
| gpt-6-luna、gpt-6-sol | 思考は無効化可能。Chat 関数呼び出しは reasoning_effort: none が必須。思考とツールを併用するなら Responses |
| gpt-5.6-luna、gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra | Chat 関数呼び出しは同じく思考無効が必須。Responses はターン間思考を保持でき、三モデルは既定で all_turns |
| フィールド | 差分の説明 |
|---|
reasoning_effort | gpt-6.1-sol、gpt-6-astra は low/medium/high/xhigh/max、他六モデルは none も対応。八モデルとも minimal は対応値に含まない |
tools | モデル制限は上表どおり。思考無効で Chat ツールを使える五モデルもクライアント側ツールのみ。OpenAI ホスト型ツールは Responses |
temperature、top_p | GPT-6／6.1 は深度 none 以外では非対応。思考を無効化できない二モデルは常に省略。モデル条件でありフィールド全体の非推奨ではない |
logprobs、top_logprobs | GPT-6／6.1 の思考時は省略。一般 Reference の Logprobs 例を流用しない |
max_completion_tokens | 思考と最終回答で予算を共有。可視回答だけでなく両方の出力 Token を確保 |
| フィールド | 差分の説明 |
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reasoning.effort | 対応深度は Chat 表のモデル範囲どおり。Responses でも none の制限は解除されない |
reasoning.mode | GPT-5.6 と GPT-6／6.1 は standard/pro に対応し既定値 standard。pro は深度と独立に処理量を増やし、モデル ID 変更は不要 |
reasoning.context | GPT-5.6 三モデルの既定値は all_turns。gpt-6.1-sol も対応。auto はモデル既定方針。実際の履歴を保持し、系列をまたぐ非互換思考は継承しない |
configuration_update | GPT-6／6.1 の standard・単一 Agent では input の項目で後続深度を調整。直下の reasoning.effort を保つと元のプレフィックスキャッシュを保ちやすい。GPT-5.6 や pro は不可 |
temperature、top_p、top_logprobs | GPT-6／6.1 は深度 none 以外では省略し、include から message.output_text.logprobs も除去 |
| 過去の reasoning 項目 | previous_response_id で継続するか全入出力項目を手動再送。store: false では実際の暗号化 reasoning を保持し、要約を元思考として使わない |
| フィールド | 差分の説明 |
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prompt_cache_options.mode | 八モデルは implicit/explicit 対応。前者はメッセージ境界を自動選択、後者は明示断点。可視入力最低 1024 Token とプレフィックス一致が必要 |
prompt_cache_breakpoint | 対応入力ブロックに明示断点。履歴、ツール、出力設定の変更はプレフィックスを変え得る。同じモデル名でもヒット保証なし |
prompt_cache_options.ttl | 既定値 30m。Responses は 12h にも対応し、最短保持期間であって削除期限ではない。Responses の 12h を Chat に転用しない |
prompt_cache_key | GPT-5.6 以降の任意のキャッシュ帰属 ID。キャッシュ有効化やヒットの必須条件ではない |
| キャッシュ使用量 | Token 詳細の cached_tokens と cache_write_tokens で読み書きを区別。設定有効だけではヒットと判断しない |
MODEL_ID を完全なモデル ID に置換してください。Chat はツールなし、Responses は構造化出力の例です。どちらも八モデル対応の low を使用します。
curl 'https://api.agtcloud.ai/v1/chat/completions' \
-H 'Authorization: Bearer your-api-key' \
-H 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "MODEL_ID",
"messages": [{"role": "user", "content": "API のタイムアウトの調査方法を三点で説明してください"}],
"reasoning_effort": "low",
"max_completion_tokens": 4096
}'