aha/docs/api.zh-CN.md

# API 参考

AHA REST API 的完整参考。

## 概述

AHA 提供了 OpenAI 兼容的 REST API 用于运行 AI 模型推理。所有端点遵循标准 HTTP 约定并返回 JSON 响应。

### 基础 URL

默认情况下，API 服务器运行在：
```
http://127.0.0.1:10100
```

您可以在启动服务时自定义：
```bash
aha cli -m Qwen/Qwen3-0.6B -a 0.0.0.0 -p 8080
```

### 身份验证

目前，AHA 不需要身份验证。所有端点在配置的地址/端口上公开访问。

**安全提示**：如果您将 API 暴露到外部网络，请考虑通过反向代理（如 nginx、traefik）实现身份验证。

### 内容类型

所有请求应使用：
```
Content-Type: application/json
```

### 响应格式

成功响应遵循此结构：
```json
{
  "data": { ... },
  "model": "model-name",
  "usage": {
    "total_tokens": 30
  }
}
```

错误响应：
```json
{
  "error": {
    "message": "错误描述",
    "type": "error_type",
    "code": "error_code"
  }
}
```

## 端点

### 健康检查

检查服务健康状态。此端点适用于容器编排（Kubernetes）、负载均衡器和监控系统。

#### 端点
```
GET /health
```

#### 响应

**健康 (HTTP 200):**

```json
{
  "status": "ok"
}
```

**不健康 (HTTP 503):**

```json
{
  "status": "unhealthy",
  "error": "model not initialized"
}
```

#### 示例

```bash
curl http://127.0.0.1:10100/health
```

### 模型列表

获取当前加载的模型信息（OpenAI API 兼容格式）。

#### 端点
```
GET /models
```

#### 响应

**成功 (HTTP 200):**

```json
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "Qwen/Qwen3-0.6B",
      "object": "model",
      "created": null,
      "owned_by": "Qwen"
    }
  ]
}
```

**未初始化 (HTTP 503):**

```json
{
  "error": "model not initialized"
}
```

#### 字段

| 字段 | 类型 | 描述 |
|------|------|------|
| `object` | string | 固定值："list" |
| `data` | array | 模型对象数组（当前仅包含一个已加载的模型） |
| `id` | string | 模型标识符（kebab-case，如 "Qwen/Qwen3-0.6B"） |
| `object` | string | 固定值："model" |
| `created` | integer\|null | Unix 时间戳（当前为 null） |
| `owned_by` | string | 模型所有者/组织名称 |

#### 示例

```bash
curl http://127.0.0.1:10100/models
```

### 对话补全

生成对话补全或文本响应。

#### 端点
```
POST /chat/completions 
POST /v1/chat/completions
```
两个端点使用相同的处理函数并返回相同的响应。`/v1/chat/completions` 路径遵循 OpenAI 的标准 API 约定。

#### 请求体

| 参数 | 类型 | 必需 | 描述 |
|------|------|------|------|
| `model` | string | 是 | 模型标识符（如 "Qwen/Qwen3-0.6B"） |
| `messages` | array | 是 | 消息对象数组 |
| `temperature` | number | 否 | 采样温度（0-2，默认：1） |
| `top_p` | number | 否 | 核采样（0-1，默认：1） |
| `max_tokens` | integer | 否 | 要生成的最大令牌数 |
| `stream` | boolean | 否 | 启用流式传输（默认：true） |

#### 消息对象

| 字段 | 类型 | 必需 | 描述 |
|------|------|------|------|
| `role` | string | 是 | "system"、"user" 或 "assistant" |
| `content` | string/array | 是 | 消息内容（字符串或多模态数组） |

#### 多模态内容

对于视觉/音频模型，内容可以是数组：

```json
{
  "role": "user",
  "content": [
    {"type": "text", "text": "描述这张图片"},
    {"type": "image", "image_url": {"url": "file:///path/to/image.jpg"}}
  ]
}
```

支持的内容类型：
- `text` - 文本内容
- `image` - 图像文件（file://,base64://, https:// 或 http://）
- `audio` - 音频文件（file://,base64://, https:// 或 http://）

#### 示例

**简单对话：**

```bash
curl http://127.0.0.1:10100/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen3-0.6B",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好！"}
    ]
  }'
```

**带系统消息：**

```bash
curl http://127.0.0.1:10100/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen3-0.6B",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有用的助手。"},
      {"role": "user", "content": "用一句话解释 Rust。"}
    ],
    "max_tokens": 50,
    "temperature": 0.7
  }'
```

**视觉理解：**

```bash
curl http://127.0.0.1:10100/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "text", "text": "这张图片里有什么？"},
          {"type": "image", "image_url": {"url": "file:///path/to/image.jpg"}}
        ]
      }
    ]
  }'
```

**OCR（文本提取）：**

```bash
curl http://127.0.0.1:10100/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-OCR",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "text", "text": "提取所有文本"},
          {"type": "image", "image_url": {"url": "file:///path/to/document.png"}}
        ]
      }
    ]
  }'
```

**ASR（语音识别）：**

```bash
curl http://127.0.0.1:10100/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "ZhipuAI/GLM-ASR-Nano-2512",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "text", "text": "转写这段音频"},
          {"type": "audio", "audio_url": {"url": "file:///path/to/audio.wav"}}
        ]
      }
    ]
  }'
```

> **提示**：支持 OpenAI 标准的音频转录接口，使用 `multipart/form-data` 上传文件。
> 详见 [语音转写](#语音转写) 章节。

**流式响应：**

```bash
curl http://127.0.0.1:10100/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen3-0.6B",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "给我讲个故事"}
    ],
    "stream": true
  }'
```

流式响应作为服务器发送事件（SSE）发送：
```
data: {"id": "1", "choices": [{"delta": {"content": "从前"}}]}

data: {"id": "1", "choices": [{"delta": {"content": "有"}}]}

data: [DONE]
```

#### 响应

**非流式：**

```json
{
  "id": "chatcmpl-123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1677652288,
  "model": "Qwen/Qwen3-0.6B",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "你好！今天我能帮你什么？"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "total_tokens": 19
  }
}
```


### 语音生成

从文本生成语音（文本转语音）。

#### 端点
```
POST /audio/speech
```

#### 请求体

| 参数 | 类型 | 必需 | 描述 |
|------|------|------|------|
| `model` | string | 是 | 模型标识符（如 "OpenBMB/VoxCPM-0.5B1.5"） |
| `messages` | array | 是 | 消息对象数组 |

#### 示例

```bash
curl http://127.0.0.1:10100/audio/speech \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "OpenBMB/VoxCPM-0.5B1.5",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "text", "text": "你好，这是 AHA 在说话。"}
        ]
      }
    ]
  }'
```

#### 响应

以 base64 WAV 格式返回音频数据。


### 语音转写

将音频文件转录为文本（自动语音识别）。

此接口提供符合 OpenAI 标准的音频转录功能，使用 `multipart/form-data` 格式。

#### 端点

```
POST /audio/transcriptions
POST /v1/audio/transcriptions
```

两个端点使用相同的处理函数并返回相同的响应。`/v1/audio/transcriptions` 路径遵循 OpenAI 的标准 API 约定。

#### 请求参数

| 参数 | 类型 | 必需 | 描述 |
|------|------|------|------|
| `file` | file | 是 | 要转录的音频文件 (wav, mp3, m4a 等) |
| `model` | string | 否 | 模型标识符（可选，被忽略 - 使用已加载的模型） |
| `language` | string | 否 | 语言代码（如 "zh"、"en"、"yue"） |
| `prompt` | string | 否 | 引导转录的可选文本（未实现，被忽略） |
| `response_format` | string | 否 | 响应格式，仅支持 "json" 或 "text"（默认："json"） |
| `temperature` | number | 否 | 采样温度 (0.0 到 1.0，默认：0.0) |

#### 支持的语言

| 代码 | 语言 | 代码 | 语言 |
|------|------|------|------|
| `zh` | 中文 | `en` | 英语 |
| `yue` | 粤语 | `ar` | 阿拉伯语 |
| `de` | 德语 | `fr` | 法语 |
| `es` | 西班牙语 | `pt` | 葡萄牙语 |
| `id` | 印尼语 | `it` | 意大利语 |
| `ko` | 韩语 | `ru` | 俄语 |
| `th` | 泰语 | `vi` | 越南语 |
| `ja` | 日语 | `tr` | 土耳其语 |
| `hi` | 印地语 | `ms` | 马来语 |
| `nl` | 荷兰语 | `sv` | 瑞典语 |
| `da` | 丹麦语 | `fi` | 芬兰语 |
| `pl` | 波兰语 | `cs` | 捷克语 |
| `fil` | 菲律宾语 | `fa` | 波斯语 |
| `el` | 希腊语 | `ro` | 罗马尼亚语 |
| `hu` | 匈牙利语 | `mk` | 马其顿语 |

#### 示例

**基本转录：**

```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:10100/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer NO_NEED" \
  -F file="@./audio.wav" \
  -F model="Qwen/Qwen3-ASR-0.6B"
```

**指定语言：**

```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:10100/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer NO_NEED" \
  -F file="@./chinese_audio.wav" \
  -F model="Qwen/Qwen3-ASR-0.6B" \
  -F language="zh"
```

**设置温度参数：**

```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:10100/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer NO_NEED" \
  -F file="@./audio.wav" \
  -F model="Qwen/Qwen3-ASR-0.6B" \
  -F temperature="0.0"
```

#### 响应

**成功 (HTTP 200):**

```json
{
  "text": "从音频文件转录的文本"
}
```

**错误 (HTTP 400):**

```json
{
  "error": {
    "message": "Audio file is required",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "missing_file"
  }
}
```

**错误 (HTTP 503):**

```json
{
  "error": {
    "message": "Model not initialized",
    "type": "service_unavailable",
    "code": "model_not_loaded"
  }
}
```


#### 文件上传限制

最大音频文件大小：100 MB

### 图像背景移除

从图像中移除背景。

#### 端点
```
POST /images/remove_background
```

#### 请求体

| 参数 | 类型 | 必需 | 描述 |
|------|------|------|------|
| `model` | string | 是 | 模型标识符（如 "AI-ModelScope/RMBG-2.0"） |
| `messages` | array | 是 | 消息对象数组 |

#### 示例

**从文件：**

```bash
curl http://127.0.0.1:10100/images/remove_background \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "AI-ModelScope/RMBG-2.0",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "image", "image_url": {"url": "file:///path/to/document.jpg"}}
        ]
      }
    ]
  }'
```

**从 Base64：**

```bash
curl http://127.0.0.1:10100/images/remove_background \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "AI-ModelScope/RMBG-2.0",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "image", "image_url": {"url": "base64://$(base64 -w 0 photo.png)"}}
        ]
      }
    ]
  }'
```

#### 响应

以base64 PNG 格式返回处理后的图像。

### 嵌入
生成文本嵌入向量。

#### 端点
```
POST /embeddings
POST /v1/embeddings
```

#### 请求体
| 参数 | 类型 | 必需 | 描述 |
|------|------|------|------|
| `model` | string | 否 | 模型标识符 |
| `input` | string 或 array | 是 | 要嵌入的文本或文本数组 |

#### 示例
单个文本：
```bash
curl http://127.0.0.1:10100/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": "Hello world"
  }'
```

多个文本：
```bash
curl http://127.0.0.1:10100/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": ["Hello world", "How are you?", "Goodbye"]
  }'
```

#### 响应
**成功 (HTTP 200):**
```json
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [0.1, 0.2, 0.3, ...]
    }
  ],
  "model": "model-name"
}
```

**错误 (HTTP 400):**
```json
{
  "error": "embedding input must be a string or an array of strings"
}
```

### 重排
对文档列表根据查询进行重新排序。

#### 端点
```
POST /rerank
POST /v1/rerank
```

#### 请求体
| 参数 | 类型 | 必需 | 描述 |
|------|------|------|------|
| `model` | string | 否 | 模型标识符 |
| `query` | string | 是 | 查询文本 |
| `documents` | array | 是 | 要重排序的文档文本数组 |
| `top_n` | int | 否 | 返回前N个结果（可选） |

#### 示例
基础重排序：
```bash
curl http://127.0.0.1:10100/rerank \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "人工智能",
    "documents": [
      "机器学习是一种人工智能技术",
      "苹果是一种水果",
      "深度学习属于人工智能领域"
    ]
  }'
```

限制返回数量：
```bash
curl http://127.0.0.1:10100/rerank \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "人工智能",
    "documents": [
      "机器学习是一种人工智能技术",
      "苹果是一种水果", 
      "深度学习属于人工智能领域"
    ],
    "top_n": 2
  }'
```

#### 响应
**成功 (HTTP 200):**
```json
{
  "object": "list",
  "model": "model-name",
  "results": [
    {
      "index": 0,
      "relevance_score": 0.95,
      "document": "机器学习是一种人工智能技术"
    },
    {
      "index": 2,
      "relevance_score": 0.87,
      "document": "深度学习属于人工智能领域"
    }
  ]
}
```

**错误 (HTTP 400):**
```json
{
  "error": "rerank query cannot be empty"
}
```

#### 字段说明
| 字段 | 类型 | 描述 |
|------|------|-----|
| `model` | string | 模型标识符 |
| `object` | string | 固定值："list" |
| `results` | array | 重排序结果数组 |
| `index` | int | 原始文档索引 |
| `relevance_score` | f32 | 相关性分数（越高越相关） |
| `document` | string | 原始文档文本 |

### 优雅关机

优雅地关闭 AHA 服务器。此端点启动优雅关闭流程：
1. 停止接受新连接
2. 等待现有请求完成（最多 1 秒）
3. 清理 PID 文件
4. 退出进程

#### 端点
```
POST /shutdown
```

#### 请求体

无（空请求）

#### 响应

**成功 (HTTP 200):**

```json
{
  "message": "Shutting down..."
}
```

**禁止访问 (HTTP 403):**

当不允许远程关闭时：

```json
{
  "error": "Remote shutdown not allowed. Use --allow-remote-shutdown flag to enable (not recommended)."
}
```

#### 安全性

默认情况下，关机端点仅允许来自 localhost (127.0.0.1) 的请求。要启用远程关闭，请使用 `--allow-remote-shutdown` 标志启动服务器：

```bash
aha serv -m Qwen/Qwen3-0.6B --allow-remote-shutdown
```

**警告：** 除非有适当的安全措施，否则不建议在生产环境中启用远程关闭。

#### 示例

```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:10100/shutdown
```

#### 日志记录

所有关机请求都会记录到 stderr，格式如下：

```
[SHUTDOWN] Shutdown requested (remote_allowed: false)
```

## 错误处理

### 错误代码

| 代码 | 描述 |
|------|------|
| 400 | 错误请求 - 无效参数 |
| 404 | 未找到 - 模型或端点未找到 |
| 500 | 内部服务器错误 - 模型推理错误 |
| 503 | 服务不可用 - 模型未加载 |

### 错误响应格式

```json
{
  "error": {
    "message": "未找到模型 'unknown-model'",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "model_not_found"
  }
}
```

## 速率限制

目前，AHA 不实现速率限制。服务器可以处理并发请求，仅受系统资源限制。

## 文件上传限制

- 字符串数据：5 MB
- 文件上传：100 MB

## OpenAI 兼容性

AHA 的 文本生成 API 设计与 OpenAI 的 API 格式兼容。多模态 API 源自文本生成 API，仅做了少量改动：

### Python 示例

```python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://127.0.0.1:10100",
    api_key="dummy"  # 不使用但库需要
)

response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3-0.6B",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好！"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)
```

### JavaScript 示例

```javascript
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'http://127.0.0.1:10100',
  apiKey: 'dummy'  // 不使用但需要
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'Qwen/Qwen3-0.6B',
  messages: [{ role: 'user', content: '你好！' }]
});

console.log(response.choices[0].message.content);
```

## 最佳实践

### 1. 对长响应使用流式传输

对于长文本生成，使用流式传输增量获取响应：

```bash
curl ... -d '{"stream": true, ...}'
```

### 2. 设置适当的令牌限制

防止过长的响应：

```json
{
  "max_tokens": 500
}
```

### 3. 调整温度

控制响应创造性：
- `0.0-0.3`：确定性、专注
- `0.4-0.7`：平衡（默认：1.0）
- `0.8-2.0`：创造性、多样

### 4. 使用系统消息

使用系统消息设置行为：

```json
{
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "你是一个技术写作助手。"},
    {"role": "user", "content": "..."}
  ]
}
```

## 另见

- [快速入门](./getting-started.zh-CN.md) - 快速入门指南
- [CLI 参考](./cli.zh-CN.md) - 命令行使用
- [安装](./installation.zh-CN.md) - 安装指南
- [开发](./development.zh-CN.md) - 贡献指南