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Réponses LLM ChatGPT en direct

Serveur:https://openapi.felo.ai
Bibliothèques clientes

DataForSEO

​

SEO, search-engine results, keyword research, backlinks and AI visibility data.

Réponses LLM ChatGPT en direct

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Envoie un user_prompt à un modèle ChatGPT et renvoie sa réponse de façon synchrone. model_name choisit le modèle — voir get_dataforseo_ai_chat_gpt_llm_responses_models ; un nom non listé est rejeté d'emblée. max_output_tokens, temperature et top_p se comportent comme sur l'API du fournisseur, et web_search ou force_web_search lui permettent de naviguer. Renvoie model_name, input_tokens, output_tokens, reasoning_tokens, web_search, money_spent, datetime, items et fan_out_queries. Lisez money_spent dans la réponse pour voir ce qu'un prompt a réellement coûté. Encapsulé dans l'enveloppe DataForSEO : les données dans tasks[0].result, le résultat dans tasks[0].status_code — une requête rejetée renvoie tout de même HTTP 200. ⚠️ Il s'agit d'un appel LLM général routé via un fournisseur de données, et non d'une mesure SEO. Si vous voulez savoir ce que ChatGPT dit aux utilisateurs d'une marque, post_dataforseo_ai_chat_gpt_llm_scraper_live reproduit l'expérience consommateur.

Pricing reference

  • Comptage : coût de réponse déclaré.
  • Estimation de référence par requête : USD 0.0695.
  • Multiplicateur de référence du client : 1.0. Ne pas l'appliquer une nouvelle fois à un montant client déjà réglé.

Métadonnées de référence uniquement : ni devis de compte, ni prix garanti, ni plafond de dépenses. Les crédits de ressources ne sont pas des crédits Felo. Les débits définitifs suivent les enregistrements de facturation Felo.

Corps
application/json
  • Type: array (object | null)[]
    • force_web_search
      Type: boolean | null

      forcer l'agent IA à utiliser la recherche web
      champ facultatif
      pour activer ce paramètre, web_search doit également être activé ;
      lorsqu'il est activé, le modèle IA est forcé d'accéder aux informations web actuelles et de les citer ;
      valeur par défaut : false ;
      Remarque : même si le paramètre est défini sur true, rien ne garantit que des sources web seront citées dans la réponse
      Remarque n° 2 : non pris en charge par les modèles de raisonnement

    • max_output_tokens
      Type: integer | null

      nombre maximal de tokens dans la réponse de l'IA
      champ facultatif
      valeur minimale pour les modèles de raisonnement (par ex., reasoning vaut true dans le point de terminaison Models) : 1024 ;
      valeur minimale pour les modèles sans raisonnement : 16 ;
      valeur maximale : 4096 ;
      valeur par défaut : 2048
      Remarque : si web_search est défini sur true ou si le modèle de raisonnement est spécifié dans la requête, le nombre de tokens de sortie peut dépasser la limite max_output_tokens spécifiée

    • message_chain
      Type: array (object | null)[] | null

      historique de la conversation champ facultatif tableau d'objets de message représentant les tours de conversation précédents ; chaque objet doit contenir : role, chaîne avec le rôle user ou ai ; message, chaîne contenant le contenu du message (500 caractères maximum) ; vous pouvez spécifier au maximum 10 objets de message dans le tableau ; Remarque : pour les modèles Perplexity, les messages doivent alterner strictement entre les rôles user et ai (user → ai) ; exemple : "message_chain": [{"role":"user","message":"Hello, what’s up?"},{"role":"ai","message":"Hello! I’m doing well, thank you. How can I assist you today?"}]

      • message
        Type: string | null

        texte du message

      • role
        Type: string | null

        rôle de l'utilisateur à l'origine du message

    • model_name
      Type: string

      nom du modèle IA
      champ obligatoire
      model_namese compose du nom réel du modèle et du nom de version ;
      si le nom de modèle de base est spécifié, sa dernière version sera définie par défaut ;
      par exemple, si gpt-4.1 est spécifié, gpt-4.1-2025-04-14 sera automatiquement défini comme model_name ;
      vous pouvez obtenir la liste des modèles LLM disponibles en effectuant une requête distincte sur https://api.dataforseo.com/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_responses/models

    • system_message
      Type: string | null

      instructions pour le comportement de l'IA
      champ facultatif
      définit le rôle, le ton ou le comportement spécifique de l'IA
      vous pouvez spécifier jusqu'à 500 caractères dans le champ system_message

    • tag
      Type: string | null

      identifiant de tâche défini par l'utilisateur
      champ facultatif
      la limite est de 255 caractères
      vous pouvez utiliser ce paramètre pour identifier la tâche et l'associer au résultat
      vous trouverez la valeur tag spécifiée dans l'objet data de la réponse

    • temperature
      Type: number | null

      caractère aléatoire de la réponse de l'IA
      champ facultatif
      des valeurs plus élevées rendent la sortie plus variée ;
      des valeurs plus faibles rendent la sortie plus ciblée ;
      valeur minimale : 0
      valeur maximale : 2
      valeur par défaut : 0.94
      Remarque : non pris en charge par les modèles de raisonnement

    • top_p
      Type: number | null

      diversité de la réponse de l'IA
      champ facultatif
      contrôle la diversité de la réponse en limitant la sélection des tokens ;
      valeur minimale : 0
      valeur maximale : 1
      valeur par défaut : 0.92

      Remarque : top_p ne peut pas être utilisé avec temperature dans la même requête

    • user_prompt
      Type: string

      prompt pour le modèle IA
      champ obligatoire
      la question ou la tâche que vous souhaitez envoyer au modèle IA ;
      vous pouvez spécifier jusqu'à 500 caractères dans le champ user_prompt

    • web_search
      Type: boolean | null

      activer la recherche web
      champ facultatif
      lorsqu'elle est activée, le modèle IA peut accéder aux informations web actuelles et les citer ;
      valeur par défaut : false ;
      Remarque : consultez le point de terminaison Models pour obtenir la liste des modèles compatibles avec web_search ;

    • web_search_city
      Type: string | null

      nom de la ville de l'emplacement
      champ facultatif
      Remarque : non pris en charge par les modèles o3-mini, o1-pro, o1

    • web_search_country_iso_code
      Type: string | null

      code pays ISO de l'emplacement
      champ facultatif
      pour activer ce paramètre, web_search doit également être activé ;
      lorsqu'il est activé, le modèle IA effectuera la recherche web depuis le pays que vous spécifiez ;
      Remarque : non pris en charge par les modèles o3-mini, o1-pro, o1

Réponses
  • 200
    Type: object | null · Response36Afe1097B20_AiOptimizationChatGptLlmResponsesLiveResponseInfo
    • cost
      Type: number | null Format: double

      coût total des tâches, USD

    • status_code
      Type: integer | null

      code d'état général vous pouvez trouver la liste complète des codes de réponse ici

    • status_message
      Type: string | null

      message d'information général vous pouvez trouver la liste complète des messages d'information généraux ici

    • tasks
      Type: array (object | null)[] | null

      tableau de tâches

      • Type: object | null · Response36Afe1097B20_AiOptimizationChatGptLlmResponsesLiveTaskInfo
        • cost
          Type: number | null Format: double

          coût total des tâches, USD

        • data
          Type: object | null

          contient les mêmes paramètres que ceux spécifiés dans la requête POST

          • propertyName
            Type: object | null
        • id
          Type: string | null

          identifiant de la tâche identifiant unique de la tâche dans notre système au format UUID

        • path
          Type: array (string | null)[] | null

          chemin de l'URL

        • result
          Type: array (object | null)[] | null

          tableau de résultats

          • datetime
            Type: string | null

            date et heure de réception du résultat
            au format UTC : “yyyy-mm-dd hh-mm-ss +00:00”
            exemple :
            2019-11-15 12:57:46 +00:00

          • fan_out_queries
            Type: array (string | null)[] | null

            tableau de requêtes fan-out
            contient des requêtes de recherche associées dérivées de la requête principale afin de fournir une réponse plus complète

          • input_tokens
            Type: integer | null

            nombre de jetons en entrée
            nombre total de jetons traités

          • items
            Type: array (object | null)[] | null

            tableau d'éléments de réponse
            contient des données de réponse IA structurées

            • type
              Type: string | null

              type d'élément

          • model_name
            Type: string | null

            nom du modèle IA utilisé

          • money_spent
            Type: number | null

            coût des jetons IA, USD
            le prix facturé par le fournisseur tiers de modèle IA selon sa page Tarifs

          • output_tokens
            Type: integer | null

            nombre de jetons en sortie
            nombre total de jetons générés dans la réponse IA

          • reasoning_tokens
            Type: integer | null

            nombre de jetons de raisonnement
            nombre total de jetons utilisés pour générer le contenu de raisonnement

          • web_search
            Type: boolean | null

            indique si la recherche web a été utilisée

        • result_count
          Type: integer | null Format: int64

          nombre d'éléments dans le tableau de résultats

        • status_code
          Type: integer | null

          code d'état de la tâche généré par DataForSEO ; peut être compris dans la plage suivante : 10000-60000 vous pouvez trouver la liste complète des codes de réponse ici

        • status_message
          Type: string | null

          message d'information de la tâche vous pouvez trouver la liste complète des messages d'information généraux ici

        • time
          Type: string | null

          temps d'exécution, en secondes

    • tasks_count
      Type: integer | null Format: int64

      le nombre de tâches dans le tableau de tâches

    • tasks_error
      Type: integer | null Format: int64

      le nombre de tâches dans le tableau de tâches renvoyées avec une erreur

    • time
      Type: string | null

      temps d'exécution total, en secondes

    • version
      Type: string | null

      la version actuelle de l'API

    application/json
  • 400

    La requête n'a pas pu être traitée. Vérifiez les paramètres de la requête.

  • 401

    Une clé API Felo valide est requise.

  • 402

    La requête ne peut pas aboutir car une condition de facturation n'est pas remplie.

  • 403

    Le compte n'est pas autorisé à effectuer cette opération.

  • 429

    Une limite de requêtes ou de dépenses a été atteinte.

  • 502

    Le service n'a pas pu terminer la requête.

  • 503

    L'API ou le service de facturation est temporairement indisponible.

  • 504

    Le service a expiré lors du traitement de la requête.

  • default

    Réponse d'erreur ; les réponses transmises depuis l'upstream peuvent utiliser les formats du fournisseur

    application/json
Request Example for post/v1/beta/dataforseo/ai_optimization/chat_gpt/llm_responses/live
curl https://openapi.felo.ai/v1/beta/dataforseo/ai_optimization/chat_gpt/llm_responses/live \
  --request POST \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_SECRET_TOKEN' \
  --data '[
  {
    "system_message": "communicate as if we are in a business meeting",
    "message_chain": [
      {
        "role": "user",
        "message": "Hello, what’s up?"
      },
      {
        "role": "ai",
        "message": "Hello! I’m doing well, thank you. How can I assist you today? Are there any specific topics or projects you’d like to discuss in our meeting?"
      }
    ],
    "max_output_tokens": 200,
    "temperature": 0.3,
    "top_p": 0.5,
    "model_name": "gpt-4.1-mini",
    "web_search": true,
    "web_search_country_iso_code": "FR",
    "web_search_city": "Paris",
    "user_prompt": "provide information on how relevant the amusement park business is in France now"
  }
]'
{
  "version": null,
  "status_code": null,
  "status_message": null,
  "time": null,
  "cost": null,
  "tasks_count": null,
  "tasks_error": null,
  "tasks": [
    {
      "id": null,
      "status_code": null,
      "status_message": null,
      "time": null,
      "cost": null,
      "result_count": null,
      "path": [
        null
      ],
      "data": null,
      "result": [
        {
          "model_name": null,
          "input_tokens": null,
          "output_tokens": null,
          "reasoning_tokens": null,
          "web_search": null,
          "money_spent": null,
          "datetime": null,
          "items": [
            {
              "type": null
            }
          ],
          "fan_out_queries": [
            null
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}
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