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适用场景

例如修改已有代码或文档中的少量内容,可以把预计保留的原文作为 prediction: {type: content, content: ...} 发送给支持它的 Chat 模型。它是候选输出提示,不是强制模板、输出校验器,也不是提示词缓存或答案缓存。每次调用仍需等待真正的完整回答。 项目 GeneralOpenAIRequest.Prediction 使用原始 JSON 字段,普通 OpenAI Chat 适配器可以转发;目前 Chat → Responses 转换器没有对应映射。模型支持、原生 Chat 路径和最终参数都需确认,不能假定任何推理模型或所有 OpenAI 兼容服务支持该功能。 本例只发送文本与 prediction,不混合工具、音频、logprobs 或生成上限。上游对组合参数有额外限制,见 预测输出说明。没有固定加速比例或成本节省保证;不要直接把 OpenRouter 的性能或路由承诺套到当前部署。

运行与验证

脚本内置一段无敏感数据的示例源码,要求将 Hello 改成 Welcome,把原文同时放进输入与 prediction。它只验证 Chat 的完成状态和非空文本,输出 proposed_source JSON 供审阅,不覆盖文件、不执行返回的代码,也不证明修改语义正确。 返回可能带可选的接受/拒绝预测 token 统计;当前网关还可能重建 usage,不能把统计缺失当作零或反推功能必然未执行。本示例不依赖该元数据,也不根据它计算账单。真实收益应在同一模型与路径上独立评估,而不是从本地 fixture 耗时推断。 如果参数报错,先确认上游支持及最终协议,再单独移除 prediction 比较基础请求;不要自动循环提交以掩盖配置问题。已有 生成参数 与 缓存 指南说明相关功能的不同边界。 实现依据:relaykit/dto/openai_request.go、relay/channel/openai/adaptor.go、relaykit/relayconvert/internal/oai_chat/to_oai_responses_req.go。参见 Chat API。

可运行示例

从文档目录运行。配置见 REST 运行时;复制脚本时保留同目录的 http-client.mjs。
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