TokiosのAPIエンドポイント：OpenAIおよびAnthropicのリファレンス

すべてのTokios APIリクエストは https://api.tokios.com 宛先に送信され、sk-tok-... というAPIキーがBearerトークンとして利用されます。TokiosではOpenAIのChat CompletionsやResponses、AnthropicのMessages機能に加え、モデル一覧の取得やトークン数のカウントも可能です。

Base URL

https://api.tokios.com

実際に試してみる — コードを一切書かずに console Playground 上で登録済みの任意のモデルをテストできます。ログイン済みのセッションを利用するため、実験用にAPIキーすら必要ありません。

認証方法

すべてのリクエストには以下のヘッダーが必須です：

Authorization: Bearer sk-tok-YOUR_KEY
Content-Type: application/json

リクエスト内の model フィールドには、ご自身が登録した公開用デプロイ名を指定します（例：gemma-tunnel）。ローカル環境のアップストリームモデルIDではありません。

利用例

POST/v1/chat/completionsOpenAI dialect

Common request shapes against /v1/chat/completions. Replace sk-tok-YOUR_KEY and gemma-tunnel with your own. Streaming and tool calling depend on the underlying model supporting them.

基本的な使い方
ストリーミング機能の利用例
ツール呼び出し機能
Windows

curl https://api.tokios.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-tok-YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemma-tunnel",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is 2 + 2?"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-tok-YOUR_KEY", base_url="https://api.tokios.com/v1")

resp = client.chat.completions.create(
    model="gemma-tunnel",
    messages=[{"role": "user", "content": "What is 2 + 2?"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

curl https://api.tokios.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-tok-YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemma-tunnel",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a haiku about tunnels."}],
    "stream": true
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-tok-YOUR_KEY", base_url="https://api.tokios.com/v1")

stream = client.chat.completions.create(
    model="gemma-tunnel",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about tunnels."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

curl https://api.tokios.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-tok-YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemma-tunnel",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the weather in Paris?"}],
    "tools": [{
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather for a city",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {"city": {"type": "string"}},
          "required": ["city"]
        }
      }
    }]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-tok-YOUR_KEY", base_url="https://api.tokios.com/v1")

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather for a city",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string"}},
            "required": ["city"],
        },
    },
}]

resp = client.chat.completions.create(
    model="gemma-tunnel",
    messages=[{"role": "user", "content": "What is the weather in Paris?"}],
    tools=tools,
)
print(resp.choices[0].message.tool_calls)

PowerShellではファイルから -d @body.json を読み込むことで引用符のエスケープ処理の手間を省けます：

PowerShell

$body = '{"model":"gemma-tunnel","messages":[{"role":"user","content":"What is 2 + 2?"}]}'
Set-Content -Path body.json -Value $body -Encoding ascii
curl.exe https://api.tokios.com/v1/chat/completions `
  -H "Authorization: Bearer sk-tok-YOUR_KEY" `
  -H "Content-Type: application/json" `
  -d "@body.json"

POST/v1/chat/completionsOpenAI dialect

POST /v1/chat/completions

対応するOpenAI SDKと連携可能です。メッセージリストを送信すると登録済みモデルから応答が返ってきます。

リクエスト本文

string

必須

パブリックなデプロイ名（例："gemma-tunnel"）。

array

必須

メッセージオブジェクトの配列です。各オブジェクトには role （"system"、"user"、または "assistant"）と content が含まれます。コンテンツは文字列またはコンテンツブロックの配列（テキスト、ツール呼び出し、画像など）となり得ますが、Tokiosはその構造をそのまま受け渡します。

boolean

デフォルト:"false"

Server-Sent Eventsを利用して応答をストリーム配信できます。

number

サンプリング温度値です。数値が高いほど出力結果がランダムになります。

integer

生成可能なトークンの最大数です。

Example request

curl https://api.tokios.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-tok-YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemma-tunnel",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "What is 2 + 2?"}
    ]
  }'

Response · 200

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1717000000,
  "model": "gemma-tunnel",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": { "role": "assistant", "content": "2 + 2 equals 4." },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": { "prompt_tokens": 24, "completion_tokens": 9, "total_tokens": 33 }
}

POST/v1/messagesAnthropic dialect

POST /v1/messages

対応するAnthropic SDKと連携可能です。メッセージ配列を送信するとAnthropic形式の応答が返ってきます。Tokiosがこれをご利用のモデル向けのチャット補完形式へ変換し、再び元の形式に戻します。

リクエストボディ

string

必須

パブリックなデプロイ名

array

必須

メッセージオブジェクトの配列であり、各オブジェクトには role（"user"または "assistant"）および content（文字列またはコンテンツブロックの配列）が含まれる。

integer

必須

生成可能なトークンの最大数

string

会話の冒頭に付加するシステムプロンプト

boolean

デフォルト:"false"

Server-Sent Eventsを利用して応答をストリーム配信します

Example request

curl https://api.tokios.com/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer sk-tok-YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemma-tunnel",
    "max_tokens": 256,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain async/await"}]
  }'

Response · 200

{
  "id": "msg_abc123",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [{ "type": "text", "text": "Async/await is a syntax for handling asynchronous operations..." }],
  "model": "gemma-tunnel",
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": { "input_tokens": 12, "output_tokens": 48 }
}

POST/v1/messages/count_tokensAnthropic dialect

POST /v1/messages/count_tokens

対応するAnthropic SDKと連携可能です。/v1/messagesと同じリクエストボディを送信すると、補完処理を実行せずに入力トークン数のみが返ってきます。

Example request

curl https://api.tokios.com/v1/messages/count_tokens \
  -H "Authorization: Bearer sk-tok-YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemma-tunnel",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain async/await"}]
  }'

Response · 200

{ "input_tokens": 12 }

POST/v1/responsesOpenAI dialect

POST /v1/responses

新しいResponses形式（OpenAI Codexでも使用）を採用する対応OpenAI SDKと連携可能です。Tokiosがこれをご利用のモデル向けのチャット補完形式へ変換します。

リクエストボディ

string

必須

パブリック向けのデプロイ名です。

string | array

必須

応答を生成するための入力テキスト、または入力項目の配列です。

boolean

デフォルト:"false"

サーバー送信イベントを利用して応答をストリーム配信します。

Example request

curl https://api.tokios.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer sk-tok-YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemma-tunnel",
    "input": "Write a haiku about tunnels."
  }'

GET/v1/modelsOpenAI dialect

GET /v1/models

ご利用のAPIキーで利用可能なモデルデプロイ一覧を取得できます。対応するOpenAI SDKでも標準的なリスト形式で利用可能です。

Example request

curl https://api.tokios.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-tok-YOUR_KEY"

Response · 200

{
  "object": "list",
  "data": [
    { "id": "gemma-tunnel", "object": "model", "owned_by": "tokios" },
    { "id": "qwen-coder", "object": "model", "owned_by": "tokios" }
  ]
}

Claude Codeのモデル選択画面ではclaude*形式のIDのみが表示されるため、Tokiosのモデルは表示されません。claude --model gemma-tunnelパラメータでモデルを明示的に指定してください。詳細は Claude Codeガイドをご覧ください。

エラーコード

HTTPステータス	意味
400	リクエストボディの形式が不正です
401	APIキーが欠落しているか無効な値が設定されています
403	そのAPIキーでは該当モデルを利用できない、またはアカウントが一時停止状態です
404	該当するモデルデプロイが見つかりません
503	コネクターがオフラインまたは容量上限に達しています (`connector_unavailable` / `connector_busy`)

A 503 means the connector for that deployment isn’t currently connected (or is at its concurrency cap). Start the connector and confirm it shows online in the console before retrying.

はじめに

モデル

概念

リファレンス

TokiosのAPIエンドポイント：OpenAIおよびAnthropicのリファレンス

認証方法

利用例

POST /v1/chat/completions

リクエスト本文

POST /v1/messages

リクエストボディ

POST /v1/messages/count_tokens

POST /v1/responses

リクエストボディ

GET /v1/models

エラーコード

​認証方法

​利用例

​POST /v1/chat/completions

​リクエスト本文

​POST /v1/messages

​リクエストボディ

​POST /v1/messages/count_tokens

​POST /v1/responses

​リクエストボディ

​GET /v1/models

​エラーコード

認証方法

利用例

POST /v1/chat/completions

リクエスト本文

POST /v1/messages

リクエストボディ

POST /v1/messages/count_tokens

POST /v1/responses

リクエストボディ

GET /v1/models

エラーコード