API参照

EmpirioLabsはOpenAIおよびAnthropic互換のリクエスト形状を話します。任意のSDKを入れて、https://api.empiriolabs.aiに向け、EmpirioLabsのAPIキーで認証してください。以下のすべてのエンドポイントは、変更せずにOpenAIやAnthropicクライアントに対して動作します。

認証

すべてのリクエストはベアラートークンを必要とします。どのヘッダーでもすべてのエンドポイントで受け入れられます:

Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY
x-api-key: $EMPIRIOLABS_API_KEY

1
from openai import OpenAI
2
3
client = OpenAI(
4
    base_url="https://api.empiriolabs.ai",
5
    api_key="$EMPIRIOLABS_API_KEY",
6
)
7
8
resp = client.chat.completions.create(
9
    model="deepseek-v4-pro",
10
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
11
)

エンドポイント曲面

チャット完了

POST /v1/chat/completions

カタログからチャット対応のモデルは何でもmodelとして渡してください。ストリーミングはサーバー送信イベントで、data: ...ラインと最終data: [DONE]を使用します。

$
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
>
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
>
  -H "Content-Type: application/json" \
>
  -d '{
>
    "model": "deepseek-v4-pro",
>
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize CRDT consistency in 3 bullets."}],
>
    "stream": true,
>
    "temperature": 0.7
>
  }'

エンドポイント間のモデルパラメータ

モデルページやGET /v1/models/\{id\}で広告されているモデル固有のパラメータは、そのモデルがエンドポイントをサポートする際に/v1/chat/completions、/v1/responses、/v1/messagesに送信できます。ゲートウェイはリクエスト形状を適応させ、同じコントロールが基礎モデルに届くようにします。

思考能力を持つモデルでは、3つのテキストエンドポイントすべてでenable_thinkingとthinking_budgetが受け入れられます。/v1/messagesでは、人間主義的な思考も使えます:

1
{
2
  "thinking": {
3
    "type": "enabled",
4
    "budget_tokens": 1024
5
  }
6
}

これはチャットの完了やレスポンスと同じenable_thinking=trueやthinking_budget=1024コントロールに対応しています。

レガシー完成

POST /v1/completions

このエンドポイントは、チャットmessagesではなく生のpromptを送信するOpenAI互換クライアントに使うべきです。POST /v1/completionsがsupported_endpointsに記載されているモデルのみがこの形状を受け入れています。

ストリーミングはサーバー送信イベントを使用し、モデルサービスが報告する際に使用状況も含めます。

$
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/completions \
>
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
>
  -H "Content-Type: application/json" \
>
  -d '{
>
    "model": "qwen3-5-9b",
>
    "prompt": "Write one concise launch sentence.",
>
    "max_tokens": 64,
>
    "stream": true
>
  }'

Anthropicメッセージ

POST /v1/messages

任意のAnthropic SDKクライアントへのドロップイン - /v1/chat/completionsや/v1/responsesでアクセス可能な同じモデルは、こちらのAnthropic Messagesフォームからアクセス可能です。

$
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/messages \
>
  -H "x-api-key: $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
>
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
>
  -H "Content-Type: application/json" \
>
  -d '{
>
    "model": "deepseek-v4-pro",
>
    "max_tokens": 1024,
>
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi!"}]
>
  }'

tool_useブロックとtool_resultブロックは往復できれいに行っています。混合text-plus-tool_useコンテンツアレイは保存されます。

画像生成

POST /v1/images/generations

$
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \
>
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
>
  -H "Content-Type: application/json" \
>
  -d '{
>
    "model": "wan-2-7-image",
>
    "prompt": "A glass cathedral at sunset, dramatic lighting",
>
    "aspect_ratio": "16:9",
>
    "resolution": "4K",
>
    "thinking_mode": true,
>
    "num_images": 4
>
  }'

画像編集フローは、モデルのドキュメント上の制限(qwen-image-2-0が3、wan-2-7-imageが9、seedream-5-0-liteが14)までの最大限image: ["https://..."]を受け付けます。イメージセットモードは一貫した系列を生成します - トグルは各モデルのページをご覧ください。

返却されたURLはhttps://media.empiriolabs.ai上に公開され、7日で期限切れになります。URLが切れる前に残したいものは保存してください。

POST /v1/images/analysis1つ以上の入力画像に対して視覚のみ(生成なし)解析を実行します。レイアウト抽出、オブジェクト検出、OCRなどの検査作業に使用され、モデルが画像を説明するテキストやJSONを返す場合に利用されます。

ビデオ生成

POST /v1/videos/generations

常に非同期 - エンドポイントはjob_idとポーリングURLを返します。

$
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/videos/generations \
>
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
>
  -H "Content-Type: application/json" \
>
  -d '{
>
    "model": "seedance-2-0-pro",
>
    "prompt": "A cinematic dolly shot of a city street at dusk in the rain",
>
    "resolution": "1080p",
>
    "aspect_ratio": "16:9",
>
    "duration": 8,
>
    "generate_audio": true
>
  }'

音声生成

同期POST /v1/audio/speech、デフォルトでホストされたURLを返します。インラインオーディオバイトのためにresponse_format: "b64_json"をパスします。

POST /v1/audio/speech:streamリアルタイムTTS。モデルが合成する際にサーバー送信イベントを返します。Inworld TTS Miniでは130ms未満のtime-to-first-byte、Maxでは250ms未満。音声エージェントやインタラクティブ再生に使用可能です。現在はInworld TTS Mini / Maxでサポートされています。他のTTSモデルでは同期エンドポイントを使用します。

POST /v1/audio/generations音楽、ポッドキャスト、効果音の生成。Stable Audio、GLM TTS、MOSS、SoulX Podcast、prompt-to-audio形状がTTSと異なる部分をカバーしています。

GET /v1/voices声のリストと管理、Inworld TTS用のカスタムボイスクローンも含まれます。返されたvoice_idをどちらのスピーチのエンドポイントにも使ってください。

$
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/audio/speech \
>
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
>
  -H "Content-Type: application/json" \
>
  -d '{
>
    "model": "gemini-2-5-flash-tts",
>
    "input": "Hello from EmpirioLabs.",
>
    "voice": "Charon",
>
    "output_format": "WAV"
>
  }'

転写

POST /v1/audio/transcriptions

マルチパートfileアップロードかJSONペイロードのどちらかをfile_url対応します。

$
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/audio/transcriptions \
>
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
>
  -F "model=openai-whisper-1" \
>
  -F "file=@meeting.mp3" \
>
  -F "response_format=verbose_json" \
>
  -F "timestamp_granularities=word,segment"

5分以上の長いファイルは非同期ジョブシステムに自動ルーティングされます。応答にはインラインテキストではなくjob_idが含まれます。ジョブエンドポイントをポーリングして最終的なトランスクリプトを取得します。

検索と研究

POST /v1/search検索スタイルモデルのための統一検索面です。各モデルごとの正確な受け入れパラメータは各モデルのページに存在します(例:exa-searchはcategory、livecrawl、subpages、summary_query、code_tokensを含む28のパラメータを公開しています)。

POST /v1/research深層研究/多段階検索モデル(Exa Research、Perplexity Deep Research、Linkup Deep Search)です。引用された情報源を含む構造化された研究報告書を生成する。

POST /v1/answer直接質問回答モデル(Exa Answer)。簡潔な回答と引用を返しますが、完全なレポートの形状は含めません。

$
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/search \
>
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
>
  -H "Content-Type: application/json" \
>
  -d '{
>
    "model": "tavily-search",
>
    "query": "latest CRDT research papers 2026",
>
    "search_depth": "advanced",
>
    "include_answer": "advanced",
>
    "max_results": 10,
>
    "topic": "general"
>
  }'

エージェント

長期実行のツール使用エージェントタスク(現在はManusにルーティングされています)。一度投稿してからステータスやstep-by-stepメッセージを投票するか、早めに中断してください。

POST /v1/agents/run二重の役割を果たしています:

• task_idがなければ、新たな作業が始まります。その回答には新たなtask_idが載っています。
• task_idでは既存のタスクにフォローアップメッセージを送信します。エージェントは次の判断でそれを拾います。

GET /v1/agents/\{task_id\}タスクの現在の状況と最終結果を取得します。

GET /v1/agents/\{task_id\}/messagesこれまでにエージェントが行ったすべてのステップをリストアップしてください。最終回答と並行してリアルタイムの推論トレースを表示するのに便利です。

POST /v1/agents/\{task_id\}/stop進行中のタスクを停止します。請求は、エージェントがすでに完了した作業で和解します。

$
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/agents/run \
>
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
>
  -H "Content-Type: application/json" \
>
  -d '{
>
    "model": "manus",
>
    "input": "Summarize the top 5 humanoid robotics startups by funding raised in 2025-2026"
>
  }'

3D生成

POST /v1/3d/generations

画像から3Dへの生成は非同期です。エンドポイントはjob_idとポーリングURLを返します。ジョブエンドポイントをポーリングして最終署名済みGLB URLを取得します。

$
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/3d/generations \
>
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
>
  -H "Content-Type: application/json" \
>
  -d '{
>
    "model": "trellis-2-4b",
>
    "image_url": "https://example.com/product-photo.png",
>
    "resolution": "1024",
>
    "texture_size": "2048",
>
    "decimation_target": 500000,
>
    "seed": 42
>
  }'

trellis-2-4bモデルページ上で画像、解像度、サンプラー、テクスチャ、メッシュのエクスポートパラメータ表面全体を公開します。

検出

POST /v1/detect

専門的なテキスト分類エンドポイント。現在はGPTZero(AI検出、文献検索、ソース分析)を運用しています。各モデルのscan_type列挙は上流経路を選択します。パラメータ曲面の全表示はモデルごとのドキュメントを参照してください。

$
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/detect \
>
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
>
  -H "Content-Type: application/json" \
>
  -d '{
>
    "model": "gptzero",
>
    "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog.",
>
    "scan_type": "ai_detection",
>
    "multilingual": false
>
  }'

GPTZeroは/v1/chat/completionsや/v1/responsesを通じてもアクセス可能です。メッセージ本体にテキストを渡すと、ゲートウェイが通話を適応させます。検出要約はアシスタントメッセージとして返ってきます。代わりに生の上流JSONを受け取るためにdisable_formatting: trueパスします。

埋め込み

POST /v1/embeddings

OpenAI互換の埋め込み。多言語テキストおよびマルチモーダル(テキスト+画像+ビデオ)埋め込みも利用可能です。

$
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/embeddings \
>
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
>
  -H "Content-Type: application/json" \
>
  -d '{
>
    "model": "text-embedding-v4",
>
    "input": ["Sentence one.", "Sentence two."],
>
    "encoding_format": "float"
>
  }'

階級の再昇格

POST /v1/reranks

候補documentsをqueryとの意味的関連性で並べ替えてください。各文書の元の索引と0-1の関連性スコア(高いほど関連性が高い)を返します。これを使い、ベクターストア/BM25/ハイブリッドリトリバーの出力を厳密にし、トップヒットを言語モデルに渡すというRAGパイプラインの標準的な最終ステップです。

$
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/reranks \
>
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
>
  -H "Content-Type: application/json" \
>
  -d '{
>
    "model": "qwen3-rerank",
>
    "query": "What is a rerank model?",
>
    "documents": [
>
      "Rerank models sort candidate documents by relevance.",
>
      "Quantum computing is a cutting-edge field of computer science.",
>
      "Pre-trained language models advanced rerank models."
>
    ],
>
    "top_n": 2,
>
    "return_documents": true
>
  }'

オプションのinstructパラメータは、Q&A取得(デフォルト)と純粋な意味的類似性ソートを切り替えます - パラメータ表の全表はqwen3-rerankモデルページを参照してください。

使用オブジェクト

使用量を請求するすべてのエンドポイントは、レスポンス(および端末のストリーミングチャンク)にusageフィールドを返します。ベース形状:

• cost_usd - 請求に対してあなたのアカウントが請求された正確な金額です。権威ある。
• prompt_tokens / completion_tokens / total_tokens - チャットスタイルのモデル向け。
• キャッシュフィールド(cache_read_input_tokens、cache_creation_input_tokens) - プロンプトキャッシュが適用される場合。

階層別、通話ごとの価格、またはバリアント価格の上流モデルは、usageに追加の項目を刻印し、どのレートが適用されたか確認できます:

• **ティア/バリアント価格。**同じ次元に複数の料金がある場合、労働者はusageにティア判別器を刻印します。主なフィールドはpricing_tier_label(人間が読みやすいもの、例:"Medium context" / "Pro" / "2K")です。年配の作業者は生寸法に直接スタンプを押すこともあります(resolution、quality、mode、rate_tier)。ダッシュボードは、そこにいるバッジのバッジを表示します。
• 通話ごとの価格設定。 ツール呼び出し(検索、取出、コード実行など)ごとに請求する作業員は、スタンプをtool_calls_details.<tool>.invocationまたはtool_usage.<tool>未満でカウントします。ダッシュボードはこれらを自動的にツールごとの内訳に拡張します。
• 次元ごとの価格設定。 複数の次元を1回のリクエストで請求する作業者は(例:引用トークン+推論トークン+ディープリサーチモデルの検索クエリ)、各次元を独立したフィールド(citation_tokens、reasoning_tokens、num_search_queriesなど)としてスタンプします。

同じフィールドがダッシュボードの使用ログ上のティアバッジやツールごとの内訳を制御し、各イベントのmetadata.worker_usage下にあるGET /v1/account/usageの履歴エンドポイント(および通話ごとの構造化tool_breakdown配列)からも返されます。つまり、ライブレスポンス利用状況、アカウント利用履歴、ダッシュボードのいずれを読んでも、ティアと請求の内訳は正確に一致します。

ファイルURL

EmpirioLabsはユーザーのアップロードをホストしていません。任意の公開URLをモデルエンドポイントの入力フィールドに直接渡します:

特に音声の文字起こしに関しては、/v1/audio/transcriptionsのマルチパートダイレクトアップロードがURLにないプライベートクリップのサポート経路であり、そのバイトは永続的な保存なしでspeech-to-textワーカーに直接流れます。

非同期ジョブ

GET /v1/jobs/<job-id> - 非同期生成や転写ジョブの状況や最終結果をポーリングします。

ジョブステートは終了後1時間保持されます。

1
{
2
  "job_id": "job_01HV...",
3
  "status": "processing | completed | failed",
4
  "progress": 0.42,
5
  "created_at": "2026-05-02T17:11:32Z",
6
  "completed_at": null,
7
  "result": null,
8
  "error": null
9
}

statusがcompletedされると、result場は同期端点が返すはずの形状で完全な応答を伝えます。

モデル

GET /v1/models - 利用可能なすべてのモデルをリストアップしてください。

GET /v1/models/<model-id> - 1つのモデルの完全なスキーマで、そのパラメータテーブルも含まれます。

GET /v1/models?format=openrouterパートナーインジェスメント準備完了とマークされたモデルに対してOpenRouterのモデルリスト形状を返します。正確な応答フィールドについてはOpenRouterモデルリストを参照してください。

各モデルは以下の通りです:

$
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/models | jq '.data[0]'
$
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/models/wan-2-7-image | jq '.parameters'

disable_formatting旗

多くのチャット、検索、リサーチ、リランクのエンドポイントはdisable_formatting=trueフラグを受け入れています。サポートモデルに設定された場合、ワーカーはEmpirioLabsのサーバー側フォーマット(引用書き換え、参考文献ブロック、思考ブロックのMarkdownなど)をスキップし、上流のペイロード形状を逐語的に返します。

カバレッジはモデルごとに広告されます。supports_passthroughのGET /v1/models/\{id\}で特定のモデルが旗を尊重しているか確認してください。supports_passthrough: true広告を出すモデルは、raw=true、passthrough=true、raw_response=trueの別名も受け入れています。そのフィールドを持たないモデルは、標準的なdisable_formatting=true形式のみを受け入れるか、パススルーを全く認めません。モデルカードには、各モデルが受け入れるエイリアスが記載されています。

画像、映像、音声生成、文字起こし、埋め込みエンドポイントは、これらのエンドポイントに無効化可能なフォーマットレイヤーがないため、このフラグを受け付けません。

生成されたメディア保持率

生成された画像、動画、音声は、有効期限が7日の署名済みURLとして返されます。その後はURLが機能しなくなり、アセットは消えます - 再署名エンドポイントは存在しません。7日間の期限が切れる前に残したいものは保存してください。

誤り

OpenAIのエンベロープでチャット/応答/画像/動画/音声/検索/埋め込み/再ランク:

1
{
2
  "error": {
3
    "message": "Aspect ratio is not supported by this model. Allowed: 16:9, 9:16, 1:1, ...",
4
    "type": "invalid_request_error",
5
    "code": "invalid_parameter",
6
    "param": "aspect_ratio"
7
  }
8
}

Anthropic封筒/v1/messages:

1
{ "type": "error", "error": { "type": "invalid_request_error", "message": "..." } }

ヘッダー参照