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应用(bot) API

POST https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/bots/chat/completions 运行
本文介绍方舟应用 API 的输入输出参数，供您使用接口时查阅字段含义。

图片 体验中心 图片 模型列表 图片 模型计费 图片 API Key
图片 获取Bot ID 图片 接口文档 图片 常见问题 图片 开通模型

本接口支持 API Key 鉴权，详见 鉴权认证方式。

如需使用 Access Key 来鉴权，推荐使用 SDK 的方式，具体请参见 SDK概述。

请求参数#

跳转 响应参数

请求体#

  • model string 必选
    您需要调用的应用的 ID （Bot ID），获取 Bot ID 。
  • messages object[] 必选
    到目前为止的对话组成的消息列表。不同模型支持不同类型的消息，如文本、图片等。

object
系统消息，开发人员提供的指令，模型应遵循这些指令。如模型扮演的角色或者目标等。

  • messages.role string 必选
    发送消息的角色，此处应为system。
  • messages.content string / object[] 必选
    系统信息内容。

`string`
纯文本的消息内容。

`object[]`
视觉理解模型等多模态模型、部分大语言模型支持此类型。
文本消息部分 `object`
多模态消息中，内容文本输入。视觉理解模型、部分大语言模型支持此类型消息。

  • messages.content.**text **`string` `必选`
    文本消息内容部分。
  • messages.content.**type **`string` `必选`
    文本消息类型，此次应为 `text`。
    图像消息部分 `object`
    多模态消息中，图像内容部分。视觉理解模型支持此类型消息。
  • messages.content.**image_url **`object` `必选`
    图片消息的内容部分。
    • messages.content.image_url.**url **`string` `必选`
      支持传入图片链接或图片的Base64编码，不同模型支持图片大小略有不同，具体请参见使用说明。
      • 传入图片URL：传入图片的可访问链接，推荐使用 TOS（火山引擎对象存储） 存储图片，并生成图片链接。
      • 传入Base64编码：请遵循格式`data:image/<图片格式>;base64,<Base64编码>`，可见示例。
    • messages.content.image_url.**detail **`string` `默认值 auto`
      支持手动设置图片的质量，取值范围`high`、`low`、`auto`。
      • `high`：高细节模式，适用于需要理解图像细节信息的场景，如对图像的多个局部信息/特征提取、复杂/丰富细节的图像理解等场景，理解更全面。
      • `low`：低细节模式，适用于简单的图像分类/识别、整体内容理解/描述等场景，理解更快速。
      • `auto`：默认模式，不同模型选择的模式略有不同，具体请参见理解图像的深度控制。
  • messages.content.**type **`string` `必选`
    图像消息类型，此次应为 `image_url`。

object
用户发送的消息，包含提示或附加上下文信息。

  • messages.role string 必选
    发送消息的角色，此处应为user。
  • messages.content string / object[] 必选
    用户信息内容。

`string`
大语言模型支持此类型。

`object[]`
视觉理解模型等多模态模型、部分大语言模型支持此类型。
文本消息部分 `object`
多模态消息中，内容文本输入。视觉理解模型、部分大语言模型支持此类型消息。

  • messages.content.**text **`string` `必选`
    文本消息内容部分。
  • messages.content.**type **`string` `必选`
    文本消息类型，此次应为 `text`。
    图像消息部分 `object`
    多模态消息中，图像内容部分。视觉理解模型支持此类型消息。
  • messages.content.**image_url **`object` `必选`
    图片消息的内容部分。
    • messages.content.image_url.**url **`string` `必选`
      支持传入图片链接或图片的Base64编码，不同模型支持图片大小略有不同，具体请参见使用说明。
      • 传入图片URL：传入图片的可访问链接，推荐使用 TOS（火山引擎对象存储） 存储图片，并生成图片链接。
      • 传入Base64编码：请遵循格式`data:image/<图片格式>;base64,<Base64编码>`，可见示例。
    • messages.content.image_url.**detail **`string / null` `默认值 auto`
      支持手动设置图片的质量，取值范围`high`、`low`、`auto`。
      • `high`：高细节模式，适用于需要理解图像细节信息的场景，如对图像的多个局部信息/特征提取、复杂/丰富细节的图像理解等场景，理解更全面。
      • `low`：低细节模式，适用于简单的图像分类/识别、整体内容理解/描述等场景，理解更快速。
      • `auto`：默认模式，不同模型选择的模式略有不同，具体请参见理解图像的深度控制。
  • messages.content.**type **`string` `必选`
    图像消息类型，此次应为 `image_url`。
  • messages.name string
    发送此消息的角色的姓名。用于区别同一个角色但是不同主体发送的消息。

object
模型响应用户消息而回复的消息。

  • messages.role string 必选
    发送消息的角色，此处应为assistant。
  • messages.content string / array
    模型回复的消息。
  • messages.tool_calls object[]
    模型回复的工具调用信息。
    • messages.tool_calls**.function **object 必选
      模型调用工具对应的函数信息。
      • messages.tool_calls . function.**name **string 必选
        模型需要调用的函数名称。
      • messages.tool_calls . function.**arguments **string 必选
        模型生成的用于调用函数的参数，JSON 格式。
  • messages.tool_calls**.id **string 必选
    调用的工具的 ID。
  • messages.tool_calls**.type **string 必选
    工具类型，当前仅支持function。

object
模型调用工具的消息。

  • messages.role string 必选
    发送消息的角色，此处应为tool。
  • messages.content string / array 必选
    工具返回的消息。
  • messages.**tool_call_id **string 必选
    模型调用的工具的 ID。
  • thinking object 默认值 {"type":"enabled"}
    控制模型是否开启深度思考模式。默认开启深度思考模式，可以手动关闭。

支持此字段的模型以及使用示例请参见 文档。

属性

thinking.type string 必选
取值范围：enabled， disabled，auto。

  • enabled：开启思考模式，模型一定先思考后回答。
  • disabled：关闭思考模式，模型直接回答问题，不会进行思考。
  • auto：自动思考模式，模型根据问题自主判断是否需要思考，简单题目直接回答。

  • stream boolean / null 默认值 false
    响应内容是否流式返回：

    • false：模型生成完所有内容后一次性返回结果。
    • true：按 SSE 协议逐块返回模型生成内容，并以一条 data: [DONE] 消息结束。

  • stream_options object / null 默认值 null
    流式响应的选项。当 stream 为 true 时可设置 stream_options 字段。

    • stream_options.include_usage boolean / null 默认值 false
      是否包含本次请求的 token 用量统计信息。
      • false：不返回 token 用量信息。
      • true：在 data: [DONE] 消息之前会返回一个额外的块，此块上的 usage 字段代表整个请求的 token 用量，choices 字段为空数组。所有其他块也将包含 usage 字段，但值为 null。

  • max_tokens integer / null 默认值 4096
    模型回复最大长度（单位 token），取值范围各个模型不同，详细见模型列表。
    输入 token 和输出 token 的总长度还受模型的上下文长度限制。

  • stop string / string[] / null 默认值 null
    模型遇到 stop 字段所指定的字符串时将停止继续生成，这个词语本身不会输出。

    • 默认最多支持 4 个停止词。
    • deepseek-v4-pro-ga-260813、deepseek-v4-flash-ga-260731 最多支持 16 个停止词。

    深度思考能力模型 不支持该字段；上述 DeepSeek V4 模型除外。

    示例：["你好", "天气"]

  • frequency_penalty float / null 默认值 0
    取值范围为 [-2.0, 2.0]。
    频率惩罚系数。如果值为正，会根据新 token 在文本中的出现频率对其进行惩罚，从而降低模型逐字重复的可能性。

  • presence_penalty float / null 默认值 0
    取值范围为 [-2.0, 2.0]。
    存在惩罚系数。如果值为正，会根据新 token 到目前为止是否出现在文本中对其进行惩罚，从而增加模型谈论新主题的可能性。

  • temperature float / null 默认值 1
    取值范围为 [0, 2]。
    采样温度。控制了生成文本时对每个候选词的概率分布进行平滑的程度。。当取值为 0 时模型仅考虑对数概率最大的一个 token。
    较高的值（如 0.8）会使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）会使输出更加集中确定。
    通常建议仅调整 temperature 或 top_p 其中之一，不建议两者都修改。

  • top_p float / null 默认值 0.7
    取值范围为 [0, 1]。
    核采样概率阈值。模型会考虑概率质量在 top_p 内的 token 结果。当取值为 0 时模型仅考虑对数概率最大的一个 token。
    0.1 意味着只考虑概率质量最高的前 10% 的 token，取值越大生成的随机性越高，取值越低生成的确定性越高。通常建议仅调整 temperature 或 top_p 其中之一，不建议两者都修改。

  • logprobs boolean / null 默认值 false
    是否返回输出 tokens 的对数概率。

    • false：不返回对数概率信息。
    • true：返回消息内容中每个输出 token 的对数概率。

  • top_logprobs integer / null 默认值 0
    取值范围为 [0, 20]。
    指定每个输出 token 位置最有可能返回的 token 数量，每个 token 都有关联的对数概率。仅当 logprobs 为true 时可以设置** top_logprobs** 参数。

  • logit_bias map / null 默认值 null
    调整指定 token 在模型输出内容中出现的概率，使模型生成的内容更加符合特定的偏好。logit_bias 字段接受一个 map 值，其中每个键为词表中的 token ID（使用 tokenization 接口获取），每个值为该 token 的偏差值，取值范围为 [-100, 100]。
    -1 会减少选择的可能性，1 会增加选择的可能性；-100 会完全禁止选择该 token，100 会导致仅可选择该 token。该参数的实际效果可能因模型而异。
    { "1234": -100}

  • tools object[] / null 默认值 null
    模型可以调用的工具列表。目前仅函数作为工具被支持。用这个来提供模型可能为其生成 JSON 输入的函数列表。支持该字段的模型请参见 文档。

    • tools.type string 必选
      工具类型，当前仅支持 function。
    • tools.function object 必选
      模型可以调用的类型为function的工具列表。

      • tools.function.name string 必选
        调用的函数的名称。

      • tools.function.description string 必选
        调用的函数的描述，大模型会使用它来判断是否调用这个函数。

      • tools.function.parameters object 必选
        函数请求参数，以 JSON Schema 格式描述。具体格式请参考 JSON Schema 文档。

        json
        {
    "type": "object",
    "properties": {
        "location": {
            "type": "string",
            "description": "城市，如：北京"
        }
    },
    "required": ["location"]
}

  • metadata object / null 默认值 null
    额外参数。

    • metadata.group_chat_config object 必选
      运行时动态传入的角色配置。
      • metadata.group_chat_config.characters object[] 必选
        群聊角色列表。
        • metadata.group_chat_config.characters.name string 必选
          群聊角色名称。
        • metadata.group_chat_config.characters.system_prompt string 必选
          群聊角色设定，用于告知应用需要扮演的角色。
        • metadata.group_chat_config.characters.model_desc object 必选
          模型说明。
          • metadata.group_chat_config.characters.model_desc.endpoint_id string 必选
            您创建的 推理接入点 ID。
      • metadata.group_chat_config.description string / null 默认值 null
        群聊场景描述，可设定群聊的主题、时间地点、事件场景、用户扮演的角色等信息。
      • metadata.group_chat_config.user_name string / null 默认值 用户
        表示“我”所扮演的角色名称 ，默认值为“用户”。
    • metadata.user_info string / null 默认值 null
      联网的智能体可使用，如查询天气场景，前端可以直接通过该字段传地点信息给模型，方便查对应地点的天气。
      传入的信息需满足条件：可以被反序列化成 json 的字符串，并需包含 city 和 district 两个字段。
    • metadata.emit_intention_signal_extra string / null 默认值 "false"
      值是 "true" 时，会中途返回intention状态 "正在搜索"。
    • metadata.target_character_name string / null 默认值 null
      群聊Bot对话时填写，指定本次要发言的角色名，必须是存在于characters里的角色。

响应参数#

跳转 请求参数

  • id string
    本次请求的唯一标识。
  • model string
    本次请求实际使用的模型名称和版本。
    doubao 1.5 代模型的模型名称格式为 doubao-1-5-**。如调用部署doubao-1.5-pro-32k 250115模型的推理接入点，返回model字段信息doubao-1-5-pro-32k-250115。
  • created integer
    本次请求创建时间的 Unix 时间戳（秒）。
  • object string
    固定为 chat.completion。
  • choices object[]
    本次请求的模型输出内容。
    • choices.**index **integer
      当前元素在 choices 列表的索引。
    • choices.**finish_reason **string
      模型停止生成 token 的原因。取值范围：
      • stop：模型输出自然结束，或因命中请求参数 stop 中指定的字段而被截断。
      • length：模型输出因达到模型输出限制而被截断，有下面几种原因：
        • 触发max_token限制（回答内容的长度限制）。
        • 触发max_completion_tokens限制（思维链内容+回答内容的长度限制）。
        • 触发context_window 限制（输入内容+思维链内容+回答内容的长度限制）。
      • content_filter：模型输出被内容审核拦截。
      • tool_calls：模型调用了工具。
    • choices.**message **object
      模型输出的内容。
      • choices.message.**role **string
        内容输出的角色，此处固定为 assistant。
      • choices.message.**content **string
        模型生成的消息内容。
      • choices.message.**reasoning_content **string / null
        模型处理问题的思维链内容。
        仅深度推理模型支持返回此字段，深度推理模型请参见 支持模型。
      • choices.message.**tool_calls **object[] / null
        模型生成的工具调用。
        • choices.message.tool_calls.**i****d **string
          调用的工具的 ID。
        • choices.message.tool_calls.**type **string
          工具类型，当前仅支持function。
        • choices.message.tool_calls.**function **object
          模型调用的函数。
          • choices.message.tool_calls.function.**name **string
            模型调用的函数的名称。
          • choices.message.tool_calls.function.**arguments **string
            模型生成的用于调用函数的参数，JSON 格式。
            模型并不总是生成有效的 JSON，并且可能会虚构出一些您的函数参数规范中未定义的参数。在调用函数之前，请在您的代码中验证这些参数是否有效。
    • choices.**logprobs **object / null
      当前内容的对数概率信息。
      • choices.logprobs.**content **object[] / null
        message列表中每个 content 元素中的 token 对数概率信息。
        • choices.logprobs.content.**token **string
          当前 token。
        • choices.logprobs.content.**bytes **integer[] / null
          当前 token 的 UTF-8 值，格式为整数列表。当一个字符由多个 token 组成（表情符号或特殊字符等）时可以用于字符的编码和解码。如果 token 没有 UTF-8 值则为空。
        • choices.logprobs.content.**logprob **float
          当前 token 的对数概率。
        • choices.logprobs.content.**top_logprobs **object[]
          在当前 token 位置最有可能的标记及其对数概率的列表。在一些情况下，返回的数量可能比请求参数 top_logprobs 指定的数量要少。
          • choices.logprobs.content.top_logprobs.**token **string
            当前 token。
          • choices.logprobs.content.top_logprobs.**bytes **integer[] / null
            当前 token 的 UTF-8 值，格式为整数列表。当一个字符由多个 token 组成（表情符号或特殊字符等）时可以用于字符的编码和解码。如果 token 没有 UTF-8 值则为空。
          • choices.logprobs.content.top_logprobs.**logprob **float
            当前 token 的对数概率。
    • choices.**moderation_hit_type **string / null
      模型输出文字含有敏感信息时，会返回模型输出文字命中的风险分类标签。
      返回值及含义：
      • severe_violation：模型输出文字涉及严重违规。
      • violence：模型输出文字涉及激进行为。
        注意：当前只有 视觉理解模型 支持返回该字段，且只有在方舟控制台 接入点配置页面 或者 CreateEndpoint 接口中，将内容护栏方案（ModerationStrategy）设置为基础方案（Basic）时，才会返回风险分类标签。
  • bot_usage object
    本次请求的 token 用量。
    • bot_usage.**model_usage **object[]
      本次请求不同 endpoint 的 token 消耗。
      • bot_usage.model_usage .name string
        调用的模型 ID。
      • bot_usage.model_usage .prompt_tokens integer
        输入的 prompt token 数量，包含用户输入的提示词和调用插件返回的信息。
      • bot_usage.model_usage .completion_tokens integer
        模型生成的 token 数量。
      • bot_usage.model_usage .total_tokens integer
        本次请求消耗的总 token 数量（输入 + 输出）。
    • action_usage object[]
      本次请求插件用量信息。
      • action_usage.action_name string
        插件分类名称，如 content_plugin（内容插件）等。
      • action_usage.count integer
        本次请求某插件分类插件总调用次数。
    • action_details object[]
      本次请求插件调用详情。
      • action_details.name string
        插件分类名称，如 content_plugin（内容插件）等。
      • action_details.count integer
        本次请求某插件分类中插件调用次数。
      • action_details.tool_details object[]
        某插件分类中插件调用详细信息。
        • action_details.tool_details.name string
          具体调用的工具名称。
        • action_details.tool_details.input object
          插件输入参数，调用插件的数据结构。
        • action_details.tool_details.output object
          插件输出结果，调用插件返回的数据结构。
        • action_details.tool_details.created_at integer 插件调用开始时间的 Unix 时间戳（秒）。
          插件调用开始时间。
        • action_details.tool_details.completed_at integer 插件调用结束时间的 Unix 时间戳（秒）。
          插件调用结束时间。
  • metadata object / null
    额外参数。
    • metadata **.**group_chat_config object 必选
      运行时动态传入的角色配置。
      • metadata . group_chat_config.characters object[] 必选
        群聊角色列表。
        • metadata . group_chat_config.characters.name string 必选
          群聊角色名称。
        • metadata . group_chat_config.characters.system_prompt string 必选
          群聊角色设定，用于告知应用需要扮演的角色。
        • metadata . group_chat_config.characters.model_desc object 必选
          模型说明。
          • metadata . group_chat_config.characters.model_desc.endpoint_id string 必选
            您创建的 推理接入点 ID。
      • metadata . group_chat_config.description string / null 默认值 null
        群聊场景描述，可设定群聊的主题、时间地点、事件场景、用户扮演的角色等信息。
      • metadata . group_chat_config.user_name string / null 默认值 用户
        表示“我”所扮演的角色名称 ，默认值为“用户”。
    • metadata **.**user_info string / null 默认值 null
      可以被反序列化成 json 的字符串，需要包含 city 和 district 两个字段。
    • metadata **.**emit_intention_signal_extra string / null 默认值 "false"
      值是 "true" 时，会中途返回intention状态 "正在搜索"。
    • metadata **.**target_character_name string / null 默认值 null
      群聊Bot对话时填写，指定本次要发言的角色名，必须是存在于characters里的角色。
  • references object[]
    本次请求中应用调用了插件的信息。字段参考具体见各个插件的数据结构。
  • id string
    本次请求的唯一标识。
  • model string
    本次请求实际使用的模型名称和版本。
    doubao 1.5 代模型的模型名称格式为 doubao-1-5-**。如调用部署doubao-1.5-pro-32k 250115模型的推理接入点，返回model字段信息doubao-1-5-pro-32k-250115。
  • created integer
    本次请求创建时间的 Unix 时间戳（秒）。
  • object string
    固定为 chat.completion.chunk。
  • choices object[]
    本次请求的模型输出内容。
    • choices.**index **integer
      当前元素在 choices 列表的索引。
    • choices.**finish_reason **string
      模型停止生成 token 的原因。取值范围：
      • stop：模型输出自然结束，或因命中请求参数 stop 中指定的字段而被截断。
      • length：模型输出因达到模型输出限制而被截断，有下面几种原因：
        • 触发max_token限制（回答内容的长度限制）。
        • 触发max_completion_tokens限制（思维链内容+回答内容的长度限制）。
        • 触发context_window 限制（输入内容+思维链内容+回答内容的长度限制）。
      • content_filter：模型输出被内容审核拦截。
      • tool_calls：模型调用了工具。
    • choices.**delta **object
      模型输出的增量内容。
      • choices.delta.**role **string
        内容输出的角色，此处固定为 assistant。
      • choices.delta.**content **string
        模型生成的消息内容。
      • choices.delta.**reasoning_content **string / null
        模型处理问题的思维链内容。
        仅深度推理模型支持返回此字段，深度推理模型请参见 支持模型。
      • choices.delta.**tool_calls **object[] / null
        模型调用的工具列表。
        • choices.delta.tool_calls.**i****d **string
          调用的工具的 ID。
        • choices.delta.tool_calls.index integer
          当前元素在模型调用的工具列表的索引。
        • choices.delta.tool_calls.**type **string
          工具类型，当前仅支持function。
        • choices.delta.tool_calls.**function **object
          模型调用的函数。
          • choices.delta.tool_calls.function.**name **string
            模型调用的函数的名称。
          • choices.delta.tool_calls.function.**arguments **string
            模型生成的用于调用函数的参数，JSON 格式。
            模型并不总是生成有效的 JSON，并且可能会虚构出一些您的函数参数规范中未定义的参数。在调用函数之前，请在您的代码中验证这些参数是否有效。
    • choices.**logprobs **object / null
      当前内容的对数概率信息。
      • choices.logprobs.**content **object[] / null
        message列表中每个 content 元素中的 token 对数概率信息。
        • choices.logprobs.content.**token **string
          当前 token。
        • choices.logprobs.content.**bytes **integer[] / null
          当前 token 的 UTF-8 值，格式为整数列表。当一个字符由多个 token 组成（表情符号或特殊字符等）时可以用于字符的编码和解码。如果 token 没有 UTF-8 值则为空。
        • choices.logprobs.content.**logprob **float
          当前 token 的对数概率。
        • choices.logprobs.content.**top_logprobs **object[]
          在当前 token 位置最有可能的标记及其对数概率的列表。在一些情况下，返回的数量可能比请求参数 top_logprobs 指定的数量要少。
          • choices.logprobs.content.top_logprobs.**token **string
            当前 token。
          • choices.logprobs.content.top_logprobs.**bytes **integer[] / null
            当前 token 的 UTF-8 值，格式为整数列表。当一个字符由多个 token 组成（表情符号或特殊字符等）时可以用于字符的编码和解码。如果 token 没有 UTF-8 值则为空。
          • choices.logprobs.content.top_logprobs.**logprob **float
            当前 token 的对数概率。
    • choices.**moderation_hit_type **string / null
      模型输出文字含有敏感信息时，会返回模型输出文字命中的风险分类标签。
      返回值及含义：
      • severe_violation：模型输出文字涉及严重违规。
      • violence：模型输出文字涉及激进行为。
        注意：当前只有 视觉理解模型 支持返回该字段，且只有在方舟控制台 接入点配置页面 或者 CreateEndpoint 接口中，将内容护栏方案（ModerationStrategy）设置为基础方案（Basic）时，才会返回风险分类标签。
  • bot_usage object
    本次请求的 token 用量。
    • bot_usage.**model_usage **object[]
      本次请求不同 endpoint 的 token 消耗。
      • bot_usage.model_usage . name string
        调用的模型 ID。
      • bot_usage.model_usage . prompt_tokens integer
        输入的 prompt token 数量，包含用户输入的提示词和调用插件返回的信息。
      • bot_usage.model_usage . completion_tokens integer
        模型生成的 token 数量。
      • bot_usage.model_usage . total_tokens integer
        本次请求消耗的总 token 数量（输入 + 输出）。
    • action_usage object[]
      本次请求插件用量信息。
      • action_usage.action_name string
        插件分类名称，如 content_plugin（内容插件）等。
      • action_usage.count integer
        本次请求某插件分类插件总调用次数。
    • action_details object[]
      本次请求插件调用详情。
      • action_details.name string
        插件分类名称，如 content_plugin（内容插件）等。
      • action_details.count integer
        本次请求某插件分类中插件调用次数。
      • action_details.tool_details object[]
        某插件分类中插件调用详细信息。
        • action_details.tool_details.name string
          具体调用的工具名称。
        • action_details.tool_details.input object
          插件输入参数，调用插件的数据结构。
        • action_details.tool_details.output object
          插件输出结果，调用插件返回的数据结构。
        • action_details.tool_details.created_at integer
          插件调用开始时间。
        • action_details.tool_details.completed_at integer
          插件调用结束时间。
  • metadata object / null
    额外参数。
    • metadata **.**group_chat_config object 必选
      运行时动态传入的角色配置。
      • metadata . group_chat_config.characters object[] 必选
        群聊角色列表。
        • metadata . group_chat_config.characters.name string 必选
          群聊角色名称。
        • metadata . group_chat_config.characters.system_prompt string 必选
          群聊角色设定，用于告知应用需要扮演的角色。
        • metadata . group_chat_config.characters.model_desc object 必选
          模型说明。
          • metadata . group_chat_config.characters.model_desc.endpoint_id string 必选
            您创建的 推理接入点 ID。
      • metadata . group_chat_config.description string / null 默认值 null
        群聊场景描述，可设定群聊的主题、时间地点、事件场景、用户扮演的角色等信息。
      • metadata . group_chat_config.user_name string / null 默认值 用户
        表示“我”所扮演的角色名称 ，默认值为“用户”。
    • metadata **.**user_info string / null 默认值 null
      可以被反序列化成 json 的字符串，需要包含 city 和 district 两个字段。
    • metadata **.**emit_intention_signal_extra string / null 默认值 "false"
      值是 "true" 时，会中途返回intention状态 "正在搜索"。
    • metadata **.**target_character_name string / null 默认值 null
      群聊Bot对话时填写，指定本次要发言的角色名，必须是存在于characters里的角色。
  • references object[]
    本次请求中应用调用了插件的信息。字段参考具体见各个插件的数据结构。