v0.2.0-beta

OpenAPI 3.1.0

设置“LLM Responses Gemini”任务

Felo API Support

MIT

服务器

https://openapi.felo.ai

客户端库

Shell Curl

DataForSEO

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

DataForSEO 操作

post/v1/beta/dataforseo/ai_optimization/gemini/llm_responses/task_post

设置“LLM Responses Gemini”任务

将 Gemini 提示词加入队列而不等待回复，返回任务 id。采用 DataForSEO 的信封结构：数据位于 tasks[0].result，结果状态位于 tasks[0].status_code——被拒绝的请求仍会返回 HTTP 200。请检查 get_dataforseo_ai_gemini_llm_responses_models 中的 task_post_supported，并使用 get_dataforseo_ai_gemini_llm_responses_fetch 获取结果。

计费参考

计量方式：按上报的响应成本计量。
参考请求估算：0.701 美元。
参考客户倍率：1.0。不得对已结算的客户金额再次应用。

仅供参考的元数据，不是账户报价、保证价格或消费上限。资源额度不同于 Felo 额度。最终扣费以 Felo 计费记录为准。

请求体

application/json

类型: array (object | null)[]
- max_output_tokens
  类型: integer | null
  
  AI 响应中的最大 token 数
  可选字段
  最小值：1；
  最大值：4096；
  默认值：2048；
  注意：如果 web_search 设为 true，或请求中指定的是推理模型，输出 token 数可能超过指定的 max_output_tokens 上限
  注意 2：如果 use_reasoning 设为 true，max_output_tokens 的最小值为 1024
- message_chain
  类型: array (object | null)[] | null
  
  对话历史可选字段表示此前对话轮次的消息对象数组；每个对象必须包含： role 字符串，值为 user 或 ai 角色； message 字符串，包含消息内容（最多 500 个字符）；数组中最多可指定 10 个消息对象；注意：对于 Perplexity 模型，消息必须严格在 user 与 AI 角色之间交替（user → ai）；示例： "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
  类型: string | null
  
  消息文本
  
  role
  类型: string | null
  
  消息来源用户的角色
- model_name
  类型: string
  
  AI 模型名称
  必填字段
  model_name 由实际模型名称和版本名称组成；
  如果只指定基础模型名称，将默认设置其最新版本；
  例如，指定 gemini-1.5-pro 时，会自动将 gemini-1.5-pro-002 设为 model_name；
  可单独向 https://api.dataforseo.com/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/models 发起请求，获取可用 LLM 模型列表
- pingback_url
  类型: string | null
  
  任务完成通知 URL
  可选字段
  任务完成后，我们会向你指定的 URL 发送 GET 请求进行通知
  可将 ‘$id’ 字符串用作 $id 变量，将 ‘$tag’ 用作经 URL 编码的 $tag 变量。发送请求前我们会设置必要的值
  示例：
  http://your-server.com/pingscript?id=$id
  http://your-server.com/pingscript?id=$id&tag=$tag
  注意：pingback_url 中的特殊字符会进行 URL 编码；
  例如，# 字符会被编码为 %23
  
  详情请参阅我们的帮助中心
- postback_url
  类型: string | null
  
  用于发送任务结果的 URL
  可选字段
  任务完成后，我们会将其结果以 gzip 格式压缩，并向你指定的 postback_url 发送 POST 请求
  可将 ‘$id’ 字符串用作 $id 变量，将 ‘$tag’ 用作经 URL 编码的 $tag 变量。发送请求前我们会设置必要的值。
  示例：
  http://your-server.com/postbackscript?id=$id
  http://your-server.com/postbackscript?id=$id&tag=$tag
  注意：postback_url 中的特殊字符会进行 URL 编码；
  例如，# 字符会被编码为 %23
  
  详情请参阅我们的帮助中心
- system_message
  类型: string | null
  
  AI 行为指令
  可选字段
  定义 AI 的角色、语气或特定行为
  在 system_message 字段中最多可指定 500 个字符
- tag
  类型: string | null
  
  用户自定义任务标识符
  可选字段
  字符数上限为 255
  可使用此参数标识任务，并将其与结果对应
  可在响应的 data 对象中找到指定的 tag 值
- temperature
  类型: number | null
  
  AI 响应的随机性
  可选字段
  值越高，输出越多样
  值越低，输出越集中
  最小值：0
  最大值：2
  默认值：1.3
- top_p
  类型: number | null
  
  AI 响应的多样性
  可选字段
  通过限制 token 选择来控制响应的多样性
  最小值：0
  最大值：1
  默认值：0.9
- use_reasoning
  类型: boolean | null
  
  为 AI 模型启用推理
  可选字段
  启用后，模型会在生成响应前进行推理
  支持 reasoning 的模型列表请参阅 Models 端点
  默认值：false
  注意：如果设为 true，max_output_tokens 的最小值为 1024
  注意 2：对于 Gemini Pro 模型，use_reasoning 会自动设为 true
- user_prompt
  类型: string
  
  AI 模型的提示词
  必填字段
  要发送给 AI 模型的问题或任务；
  在 user_prompt 字段中最多可指定 500 个字符
- web_search
  类型: boolean | null
  
  启用网络搜索以获取当前信息
  可选字段
  启用后，AI 模型可以访问并引用当前网络信息；
  注意：支持 web_search 的模型列表请参阅 Models 端点；
  默认值：false；
  该参数的费用可在价格页计算

响应

200
类型: object | null · Response36Afe1097B20_AiOptimizationGeminiLlmResponsesTaskPostResponseInfo
cost
类型: number | null 格式: double

任务总费用，美元

status_code
类型: integer | null

通用状态码完整响应码列表见此处

status_message
类型: string | null

通用信息性消息完整的一般信息性消息列表见此处

tasks
类型: array (object | null)[] | null

任务数组

类型: object | null · Response36Afe1097B20_AiOptimizationGeminiLlmResponsesTaskPostTaskInfo
cost
类型: number | null 格式: double

任务总费用，美元

data
类型: object | null

包含你在 POST 请求中指定的相同参数

propertyName
类型: object | null
id
类型: string | null

任务标识符我们系统中 UUID 格式的唯一任务标识符

path
类型: array (string | null)[] | null

URL 路径

result
类型: object | null

结果数组
在本例中，该值将为 null

result_count
类型: integer | null 格式: int64

result 数组中的元素数

status_code
类型: integer | null

任务的状态码由 DataForSEO 生成，范围如下：10000-60000 完整响应码列表见此处

status_message
类型: string | null

任务的信息性消息完整的一般信息性消息列表见此处

time
类型: string | null

执行时间，秒

tasks_count
类型: integer | null 格式: int64

tasks 数组中的任务数

tasks_error
类型: integer | null 格式: int64

tasks 数组中返回错误的任务数

time
类型: string | null

总执行时间，秒

version
类型: string | null

API 的当前版本
application/json
400

无法处理该请求。请检查请求参数。
401

需要有效的 Felo API 密钥。
402

由于未满足计费要求，请求无法继续。
403

该账户无权执行此操作。
429

已达到请求或支出限额。
502

服务无法完成该请求。
503

API 或计费服务暂时不可用。
504

服务在处理请求时超时。
default

错误响应；上游透传响应可能采用提供方格式

application/json

post/v1/beta/dataforseo/ai_optimization/gemini/llm_responses/task_post

curl https://openapi.felo.ai/v1/beta/dataforseo/ai_optimization/gemini/llm_responses/task_post \
  --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?"
      }
    ],
    "model_name": "gemini-2.5-flash",
    "user_prompt": "provide information on how relevant the amusement park business is in France now"
  }
]'

显示 Schema

{
  "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": null
    }
  ]
}

操作成功

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