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https://nezhagate.com/v1/chat/completions
Anthropic Claude Sonnet 5 による OpenAI 互換の Chat Completions です。Sonnet の速さで Opus に迫るコーディングとエージェント性能を備え、アダプティブ思考、画像入力、ツール呼び出し、プロンプトキャッシュ、ストリーミングに対応します。model には claude-sonnet-5 を指定してください。注意：このモデルは上流で temperature / top_p / top_k が非推奨のため、ゲートウェイはこれらを（エラーを出さずに）黙って破棄し、サンプリングはモデルの既定値で行われます。思考の深さは代わりに reasoning_effort（low / medium / high / xhigh / max）で調整してください。
📥 コンテキスト長（最大入力）：約 200K トークン。
Playground で試す →認証
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY Content-Type: application/json
コンソールで API Key を作成すると利用を開始できます。
リクエストボディ
| パラメータ | 種別 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| model | string | はい | モデル ID。ここでは claude-sonnet-5 です。 |
| messages | array | はい | メッセージの配列。各要素は role（system/user/assistant）と content を持ちます。content は文字列のほか、画像を理解させる場合は {type:text} と {type:image_url} を並べた配列にできます（マルチモーダル / ビジョン）。 |
| stream | boolean | いいえ | SSE でストリーミング出力します。既定は false です。 |
| temperature | number | いいえ | 非対応です。このモデルはサンプリング系パラメータを廃止しており、ゲートウェイは temperature / top_p / top_k を黙って取り除きます（エラーにはなりません）。サンプリングはモデル既定のまま動きます。思考の深さと速度のバランスは reasoning_effort で調整してください。 |
| max_tokens | integer | いいえ | 生成するトークン数の上限。 |
| web_search | boolean | いいえ | true にするとウェブ検索を有効にします。モデルが答える前に、ゲートウェイがリアルタイムの検索結果でプロンプトを補強し、出典も添えます。tools に {"type":"web_search"} を入れても同じように動きます。 |
| reasoning_effort | string | いいえ | 思考の強度：low / medium / high / xhigh / max。高いほど深く、遅く、高価になります。思考トークンは出力単価で課金され、usage.completion_tokens に含まれます。省略するとモデルが状況に応じて決めます。ゲートウェイはこれをモデル本来の output_config.effort に変換します。ネイティブの Anthropic エンドポイントでは output_config を自分で送ることもできます。接尾辞の形（例：claude-opus-5-high）も使え、課金はベースモデルとまったく同じです。 |
リクエスト例
curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "claude-sonnet-5", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}], "stream": false}'レスポンス
{
"id": "chatcmpl_xxx",
"object": "chat.completion",
"model": "claude-sonnet-5",
"choices": [
{"index": 0, "message": {"role": "assistant", "content": "Hello!"}, "finish_reason": "stop"}
],
"usage": {"prompt_tokens": 11, "completion_tokens": 7, "total_tokens": 18}
}画像入力（ビジョン）
メッセージの content 配列に画像を入れると、モデルがそれを解析します（画像についての質問、文字の読み取り / OCR など）。image_url には公開画像のリンクか、インラインの base64 データ URL（data:image/png;base64,...）を指定できます。マルチモーダル対応モデル（gpt-5.5、gemini シリーズなど）で利用できます。
curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "claude-sonnet-5", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "この画像には何が写っていますか？"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/photo.jpg"}}]}]}'エラーコード
エラー本文には常に error.message / error.type / error.code / error.param が含まれます。分岐は code で行ってください。一覧は接続ガイドにあります。
| HTTP | code | 説明 |
|---|---|---|
| 401 | invalid_api_key | API Key が欠落または無効 |
| 402 | insufficient_quota | 残高不足または Key が上限超過 |
| 400 | invalid_request | モデルまたはパラメータが非対応 |
| 429 | rate_limit_exceeded | 上流のレート制限 |
| 502 | upstream_error | すべての上流回線が失敗 |
