上下文缓存创建

1. 概述

显示创建上下文缓存，通过本接口获得缓存id字段后，在对话生成接口中通过携带context_id使用。

2. 请求说明

• 请求方法:POST

• 请求地址:

  https://gateway.serevixai.ai/v1/context/create
  

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3. 请求参数

3.1 Header 参数

参数名称	类型	必填	说明	示例值
Content-Type	string	是	设置请求头类型，必须为 application/json	application/json
Accept	string	是	设置响应类型，建议统一为 application/json	application/json
Authorization	string	是	身份验证所需的 API_KEY，格式 Bearer $YOUR_API_KEY	Bearer $YOUR_API_KEY

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3.2 Body 参数 (application/json)

参数名称	类型	必填	说明	示例
model	string	是	要使用的模型 ID。详见模型列表列出的可用版本，如 gemini-2.0-flash。	gemini-2.0-flash
messages	array	是	用于初始化或希望服务在缓存中存储的信息，格式与 OpenAI 兼容。数组中的每个对象包含 role(角色) 与 content(内容)。	[{"role": "system","content": "you are a helpful asssistant"}]
role	string	否	消息角色，可选值：system、user、assistant。	system
content	string	否	消息的具体内容。	you are a helpful asssistant
ttl	number	否	过期时长，单位为秒。	300

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4. 请求示例

HTTPShellGo

POST /v1/context/create
Content-Type: application/json
Accept: application/json
Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY

{
    "model": "gemini-2.0-flash",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "请扮演一位友好的客服。... 不少于4096tokens ..."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        }
    ],
    "ttl": 300
}

curl https://gateway.serevixai.ai/v1/context/create \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Accept: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY" \
    -d "{
    \"model\": \"gemini-2.0-flash\",
    \"messages\": [{
            \"role\": \"system\",
            \"content\": \"请扮演一位友好的客服。... 不少于4096tokens ...\"
        },
        {
            \"role\": \"user\",
            \"content\": \"你好\"
        }
    ],
    \"ttl\": 300
}"

package main

import (
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "strings"
)

const (
    YOUR_API_KEY    = "sk-123456789012345678901234567890123456789012345678"
    REQUEST_PAYLOAD = `{
    "model": "gemini-2.0-flash",
    "messages": [{
            "role": "system",
            "content": "请扮演一位友好的客服。... 不少于4096tokens ..."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        }
    ],
    "mode": "session",
    "ttl": 3600
}`
)

func main() {

    requestURL := "https://gateway.serevixai.ai/v1/context/create"
    requestMethod := "POST"
    requestPayload := strings.NewReader(REQUEST_PAYLOAD)

    req, err := http.NewRequest(requestMethod, requestURL, requestPayload)
    if err != nil {
        fmt.Println("Create request failed, err: ", err)
        return
    }

    req.Header.Add("Content-Type", "application/json")
    req.Header.Add("Accept", "application/json")
    req.Header.Add("Authorization", "Bearer "+YOUR_API_KEY)

    client := &http.Client{}

    resp, err := client.Do(req)
    if err != nil {
        fmt.Println("Do request failed, err: ", err)
        return
    }
    defer resp.Body.Close()

    respBodyBytes, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    if err != nil {
        fmt.Println("Read response body failed, err: ", err)
        return
    }
    fmt.Println(string(respBodyBytes))
}

5. 响应示例

{
    "id": "projects/37021971161/locations/global/cachedContents/1692176707571679232",
    "ttl": 300,
    "usage": {
        "prompt_tokens": 4375,
        "completion_tokens": 0,
        "total_tokens": 0,
        "cache_creation_input_tokens": 4375
    }
}