Hướng dẫn định dạng Gemini tương thích OpenAI

Fast-Token hỗ trợ gọi các mô hình Google Gemini qua giao thức API OpenAI. Nếu bạn đã có ứng dụng dùng OpenAI SDK hoặc /v1/chat/completions, thường chỉ cần đổi base_url và model để dùng Gemini, không cần viết lại sang API Gemini gốc.

Trang này tập trung hướng dẫn sử dụng định dạng tương thích. Thân request, trường response và gỡ lỗi trực tuyến xem tài liệu ChatGPT và các liên kết trong bảng năng lực bên dưới.

Hai cách tích hợp

Hạng mục	Định dạng tương thích OpenAI (trang này)	API Gemini gốc (tài liệu khác trong mục)
Đường dẫn thường dùng	`POST /v1/chat/completions`, `POST /v1/embeddings`	`POST /v1beta/models/{model}:generateContent`, v.v.
Thân request	Trường OpenAI: `messages`, `model`, `stream`	Trường Gemini: `contents`, `generationConfig`
Phù hợp khi	Đã có client OpenAI, cổng đa mô hình, chuyển đổi nhanh	Cần tính năng riêng Gemini (`thinkingConfig`, tham số Imagen, v.v.)
Tài liệu	Trang này + nhóm Chat	Trang API dưới Chat, Hình ảnh, Tệp, v.v.

Hai cách dùng chung API Key và URL cổng. Tính phí theo mô hình tương ứng trong kho mô hình.

Cấu hình

Cổng và xác thực

Base URL: https://fast-token.com/v1 (giống Bắt đầu nhanh)
Xác thực: header Authorization: Bearer <Fast-Token_API_KEY>
Tên mô hình: sao chép ID có gemini từ kho mô hình vào trường model

Dùng OpenAI SDK (khuyến nghị)

Trỏ base_url của SDK chính thức tới Fast-Token; phần còn lại giống OpenAI:

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://fast-token.com/v1",
    api_key="<Fast-Token_API_KEY>",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-pro",  # 以模型广场为准
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用一句话介绍你自己"},
    ],
)
print(completion.choices[0].message.content)

javascript

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://fast-token.com/v1",
  apiKey: "<Fast-Token_API_KEY>",
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "gemini-2.5-pro",
  messages: [{ role: "user", content: "用一句话介绍你自己" }],
});
console.log(completion.choices[0].message.content);

Streaming: đặt stream: true. Xem Tạo hoàn thành chat (luồng).

Tổng quan năng lực định dạng chat tương thích

Các năng lực dưới đây đều qua đường dẫn tương thích OpenAI, thường được gom 「định dạng chat tương thích」 trên console hoặc Apifox. Thực tế phần lớn dùng chung POST /v1/chat/completions (embedding: POST /v1/embeddings), phân biệt bằng mô hình và cấu trúc tin nhắn.

Năng lực	Mô tả	Tham khảo
Tạo ảnh Gemini	Tạo/sửa ảnh từ văn bản (và ảnh tham chiếu tùy chọn)	Tạo ảnh chat (không luồng)
Chat	Hội thoại đa lượt, có/không luồng	Không luồng, Có luồng
Chat - suy nghĩ 1	Hội thoại có đầu ra «suy nghĩ» (biến thể 1)	Luồng (`extra_body.enable_thinking`)
Chat - suy nghĩ 2	Hội thoại có đầu ra «suy nghĩ» (biến thể 2)	Như trên; mô hình theo kho
Nhận diện ảnh	Tải ảnh để hiểu, mô tả hoặc hỏi đáp	Nhận diện (luồng), không luồng
Chat + đọc tệp	Đính kèm tài liệu trong hội thoại	Xem «Tệp và đa phương thức» bên dưới
Embedding văn bản	Văn bản sang vector	Tạo embedding

Chọn mô hình

ID mô hình cho từng kịch bản lấy từ kho mô hình. Thử các mô hình Gemini có gemini và ghi hỗ trợ chat/nhận diện ảnh/tạo ảnh/embedding; nếu báo «không tìm thấy mô hình» hoặc không hỗ trợ, đổi sang mục Gemini khác cùng kịch bản.

Ghi chú theo kịch bản

Chat chuẩn

Endpoint: POST /v1/chat/completions
Mảng messages cho đa lượt; role: system / user / assistant (giống OpenAI)
Không luồng: stream: false hoặc bỏ stream; có luồng: stream: true
Tham số chung (temperature, max_tokens, top_p, v.v.) như OpenAI; xem Tạo hoàn thành chat (không luồng)

Chế độ suy nghĩ (1 / 2)

Một số mô hình thinking Gemini bật đầu ra suy nghĩ trong request luồng qua trường mở rộng:

json

{
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "解释相对论的核心思想" }],
  "stream": true,
  "extra_body": {
    "enable_thinking": true
  }
}

Suy nghĩ 1 và 2 tương ứng mô hình hoặc route khác trên cổng; chọn mô hình ghi «thinking» trong kho và thử riêng
Cần kiểm soát đầy đủ thinkingConfig, dùng API Gemini gốc

Nhận diện ảnh (thị giác)

Trong tin user, mảng đa phương thức trong content: text + image_url (URL hoặc Base64).

json

{
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        { "type": "text", "text": "这张图里有什么？" },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": { "url": "https://example.com/photo.jpg" }
        }
      ]
    }
  ],
  "stream": true
}

Base64: Nhận diện chat (luồng) Base64. Tham số gốc (inlineData, v.v.): Hiểu ảnh.

Tạo ảnh

Chat + mô hình Gemini tạo ảnh cho văn bản→ảnh, sửa theo ảnh tham chiếu
Mô tả yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên trong messages; cần ảnh tham chiếu thì thêm text và image_url trong content
Cấu trúc request/response: Tạo ảnh chat (không luồng)
Tỷ lệ khung hình, độ phân giải: Tạo ảnh gốc

Chat + đọc tệp

Dưới định dạng tương thích có thể đưa tài liệu, PDF, v.v. vào đầu vào đa phương thức (MIME và giới hạn kích thước theo kho mô hình):

Ưu tiên truyền trong messages[].content theo quy ước đa phương thức OpenAI
Tệp lớn hoặc bố cục phức tạp: Hiểu tài liệu gốc (fileData / inlineData), gộp kết quả vào luồng chat ở tầng ứng dụng

Embedding văn bản

Endpoint: POST /v1/embeddings
Thân: model + input (chuỗi hoặc mảng chuỗi), giống OpenAI Embeddings
Ví dụ: Tạo embedding; cấu trúc: Đối tượng embedding
Tùy chọn riêng Gemini (taskType, output_dimensionality, v.v.): Embedding văn bản Gemini gốc

Chọn tương thích hay API gốc

Nhu cầu	Gợi ý
Tích hợp nhanh, tái sử dụng SDK OpenAI / code hiện có	Định dạng tương thích OpenAI (trang này)
Suy nghĩ luồng, `generationConfig`, Google Search Grounding	API gốc (vd. Tạo văn bản+suy nghĩ-luồng, google search)
Imagen, TTS, hiểu video/âm thanh	Mục API gốc
Chỉ cần chat + nhận diện ảnh + tạo ảnh + embedding với client OpenAI	Định dạng tương thích đủ đường chính

Câu hỏi thường gặp

H: Vì sao không giống hệt tài liệu OpenAI?
Đ: Lớp tương thích căn request/response theo OpenAI, bên dưới chạy Gemini. Một số tham số chỉ OpenAI có thể bị bỏ qua.

H: model điền gì?
Đ: ID đầy đủ trong kho (thường có tiền/hậu tố gemini), không dùng tên rút gọn.

H: Định dạng response luồng?
Đ: SSE, dòng data: {...} và data: [DONE]; xem Đối tượng khối hoàn thành chat.

H: Cấu trúc JSON response đầy đủ?
Đ: Đối tượng hoàn thành chat.

Đọc thêm

Bắt đầu nhanh
Hướng dẫn API nhanh
Liệt kê mô hình
Trang khác trong mục — tham số và ví dụ API REST gốc Gemini

Định dạng chính thức OpenAI

Chế độ chat

Định dạng API chuẩn thống nhất

API chuẩn thống nhất

Định dạng tương thích OpenAI

Định dạng chuẩn thống nhất

Chế độ Chat

Định dạng OpenAI

API chuẩn thống nhất

Định dạng tương thích OpenAI

Định dạng Replicate chính thức

Định dạng tương thích OpenAI

Hướng dẫn định dạng Gemini tương thích OpenAI

Hai cách tích hợp

Cấu hình

Cổng và xác thực

Dùng OpenAI SDK (khuyến nghị)

Tổng quan năng lực định dạng chat tương thích

Ghi chú theo kịch bản

Chat chuẩn

Chế độ suy nghĩ (1 / 2)

Nhận diện ảnh (thị giác)

Tạo ảnh

Chat + đọc tệp

Embedding văn bản

Chọn tương thích hay API gốc

Câu hỏi thường gặp

Đọc thêm

Hướng dẫn định dạng Gemini tương thích OpenAI ​

Hai cách tích hợp ​

Cấu hình ​

Cổng và xác thực ​

Dùng OpenAI SDK (khuyến nghị) ​

Tổng quan năng lực định dạng chat tương thích ​

Ghi chú theo kịch bản ​

Chat chuẩn ​

Chế độ suy nghĩ (1 / 2) ​

Nhận diện ảnh (thị giác) ​

Tạo ảnh ​

Chat + đọc tệp ​

Embedding văn bản ​

Chọn tương thích hay API gốc ​

Câu hỏi thường gặp ​

Đọc thêm ​

Hướng dẫn định dạng Gemini tương thích OpenAI

Hai cách tích hợp

Cấu hình

Cổng và xác thực

Dùng OpenAI SDK (khuyến nghị)

Tổng quan năng lực định dạng chat tương thích

Ghi chú theo kịch bản

Chat chuẩn

Chế độ suy nghĩ (1 / 2)

Nhận diện ảnh (thị giác)

Tạo ảnh

Chat + đọc tệp

Embedding văn bản

Chọn tương thích hay API gốc

Câu hỏi thường gặp

Đọc thêm