秘塔搜索（学术简洁搜索）

本接口为全能版模型，具备多重能力，但运行不如普通版稳定，全能版模型无法计算Token消耗量，费用按次核算。
如果本地没有有效处理机制，需保持stream为默认值false

请求参数

Authorization

在 Header 添加参数

Authorization

，其值为在 Bearer 之后拼接 Token

示例：

Authorization: Bearer ********************

Header 参数

Body 参数application/json

示例

{
  "model": "concise-scholar",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "人工智能发展历史"
    }
  ],
  "stream": false
}

示例代码

Shell

JavaScript

Java

Swift

PHP

Python

HTTP

Objective-C

Ruby

OCaml

Dart

返回响应

🟢200OK

application/json

Body

示例

{
    "id": "8540167110467772416",
    "model": "concise-scholar",
    "object": "chat.completion",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "\n人工智能的发展历史可以追溯到1956年的达特斯会议，这次会议被普遍认为是人工智能正式诞生的标志。在早期，人工智能的研究主要集中在问题解决、学习、知识表示和推理方面，以及语言理解、翻译、定理证明、联想记忆和基于知识的系统等示范程序。随着时间的推移，人工智能领域经历了多次起伏，特别是20世纪80年代以来，形成了若干相互竞争且相互补充的研究纲领，人工智能与认知科学、机器人等相近学科分化开来，成为智能科学的核心组成部分。\n![Exploring the significance of the Dartmouth workshop](https://oss.metaso.cn/metaso/thumbnail/7b5c68b5981ae581c105b8b1b6cbae72.jpg)\n\n近年来，人工智能的发展得到了显著加速，特别是在深度学习和云计算平台的发展推动下，人工智能在智能软件代理、推荐系统、数据挖掘、知识管理等方面取得了重要进展。此外，Alpha Go的胜利被视为人工智能发展的一个里程碑事件，标志着人工智能在复杂决策和游戏策略方面取得了重大突破。\n![Google DeepMind Challenge MatchはAlphaGoの4勝1敗で終了 | お知らせ | 囲碁の日本棋院](https://oss.metaso.cn/metaso/thumbnail/88c0e0e0f2e2b030.jpg)\n\n人工智能的发展历程涵盖了从早期的基础研究到代的深度学习和实际应用的广泛领域。尽管人工智能技术已经取得了显著的进展，但其理论研究仍在不断发展中，未来的发展趋势和应用前景然值得期待。"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 1,
        "completion_tokens": 1,
        "total_tokens": 2
    },
    "created": 1730344722
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