NezhaGate
POST https://nezhagate.com/v1/chat/completions

OpenAI-compatible chat completions. Supports streaming (stream), multi-turn chat and structured tasks. Switch models by changing the model field. This model also returns a reasoning summary: choices[].message.reasoning_content when non-streaming, choices[].delta.reasoning_content when streaming. The answer itself stays in content and is never mixed with the reasoning, so clients that only read content need no changes. When reasoning_effort is omitted the gateway requests the medium tier (the model's own default) and the summary comes back all the same. Billing: thinking tokens are charged at the output rate and are included in usage.completion_tokens; usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens breaks out how many were reasoning -- those tokens are billed whether or not you read the field. Note that OpenAI exposes only a summary of the reasoning, never the raw chain of thought, so this field is usually short. Note: this model is served over a ChatGPT-subscription upstream that does not accept temperature / top_p / max_tokens / max_completion_tokens / frequency_penalty / presence_penalty -- sending them is silently ignored (no error). Use reasoning_effort for thinking depth and prompt wording for length. For image input use a base64 data: URI; a public image URL may time out upstream.

📥 コンテキスト長(最大入力):約 272K トークン(GPT-5 系のコンテキスト長。システムプロンプト分もこの枠に含まれます)。

Playground で試す →

認証

Header
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。gpt-5.5 を指定してください。
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。
reasoning_effort string いいえ 推論の強度:low / medium / high / xhigh。思考の深さと速度を引き換えにします。強度が低いほど応答は速くなります。省略した場合、ゲートウェイはモデル既定の medium で要求します。
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。
tools array いいえ 関数呼び出し。OpenAI 標準の tools 配列をそのまま渡します。モデルが呼び出すと判断した場合、finish_reason=tool_calls とともに tool_calls が返ります。特定のツールを強制したいときは tool_choice と組み合わせてください。
response_format object いいえ 構造化出力。{"type":"json_object"} を渡すと、モデルは妥当な JSON だけを返します。

リクエスト例

cURL
curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "stream": false
  }'

レスポンス

200 · JSON
{
  "id": "chatcmpl_xxx",
  "object": "chat.completion",
  "model": "gpt-5.5",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "reasoning_content": "**Weighing the options** ... (a summary of how the model reasoned)",
        "content": "Hello!"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 11,
    "completion_tokens": 105,
    "total_tokens": 116,
    "completion_tokens_details": {"reasoning_tokens": 43}
  }
}

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 · 画像入力(ビジョン)
curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "gpt-5.5", "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

Code説明
401API Key が欠落または無効
402残高不足または Key が上限超過
400モデルまたはパラメータが非対応
429上流のレート制限
502すべての上流回線が失敗