HiAPI invalid_request: Wie behebt man einen falsch gewählten Modell-Endpunkt?

TL;DR

invalid_request ist ein Fehler der Anfrageklasse. Ein falsch gewählter Endpunkt ist eine mögliche Ursache; zusätzlich sollte man anhand der Fehlermeldung den Request-Body und die Modell-ID prüfen. Zuerst die vom Modell unterstützten Endpunkte abgleichen, dann die Felder entsprechend diesem Endpunkt aufbauen.

Vor dem Ausführen des Python-Beispiels in derselben Python-Umgebung python -m pip install requests ausführen.

Auswahl der drei Endpunkte

Die drei bei HiAPI üblichen Generierungs-Endpunkte sind folgende; welche Endpunkte ein einzelnes Modell unterstützt, steht auf seiner Modellseite und im öffentlichen Modellkatalog.

Endpunkt	Schwerpunkt des Request-Bodys	Zweck
/v1/tasks	model + input	Bild-, Video- und Audio-Aufgaben
/v1/chat/completions	model + messages	Modelle, die das Chat-Protokoll unterstützen
/v1/responses	model + input	Modelle, die Responses unterstützen

task, openai und openai-response in supported_endpoint_types entsprechen jeweils den drei obigen Endpunkten. Im Katalog können weitere Protokolltypen auftauchen; bei nicht aufgeführten Typen die Integrationsdokumentation des Modells öffnen.

Nur lesende Prüfung der vom Modell unterstützten Endpunkte

HIAPI_MODEL auf die vollständige Modell-ID der Modellseite setzen und das folgende Skript ausführen. Es liest nur den öffentlichen Katalog und übermittelt keine Generierungsaufgaben.

import os
import requests

model_id = os.environ["HIAPI_MODEL"]
response = requests.get("https://api.hiapi.ai/api/pricing", timeout=30)
response.raise_for_status()
models = response.json()["data"]
model = next((m for m in models if m.get("model_name") == model_id), None)
if model is None:
    raise SystemExit("Model not present in the public catalog; check its exact model ID")
print("model:", model["model_name"])
print("supported_endpoint_types:", model.get("supported_endpoint_types", []))

Vier Schritte zur Behebung der Anfrage

1. Domain und Pfad der tatsächlichen Anfrage prüfen und sicherstellen, dass die Base URL nicht doppelt mit /v1 zusammengesetzt wird.
2. Die vollständige ID und die unterstützten Endpunkte auf der Modellseite abgleichen; der Anzeigename kann die API-Modell-ID nicht direkt ersetzen.
3. Den Request-Body entsprechend anpassen: messages aus dem Chat dürfen nicht unverändert in den Aufgaben-Endpunkt kopiert werden; Aufgabenparameter gehören in input.
4. Den zurückgegebenen HTTP-Status und die Fehlerfelder erneut lesen; bei weiterhin bestehendem Fehler Request-ID, Modell-ID, Endpunktpfad und den bereinigten Request-Body aufbewahren.

Fehler bei Endpunkt, Parametern und Schlüssel unterscheiden

Symptom	Nächster Schritt
400, Meldung, dass die Anfrage ungültig ist	Endpunkt, JSON, Pflichtfelder und Feldtypen prüfen
Klare Meldung, dass das aktuelle Protokoll nicht unterstützt wird	Den vom Modell deklarierten Endpunkt verwenden
401, Schlüssel ungültig oder fehlend	Bearer-Header und Laufzeit-Umgebungsvariablen prüfen
Aufgaben-Endpunkt gibt MODEL_UNAVAILABLE zurück	Modell-ID, Verfügbarkeitsstatus und Zugriffsrechte des Kontos prüfen

Die Ablehnungsantwort des Aufgaben-Endpunkts kann ein error_code auf oberster Ebene enthalten; andere Endpunkte verwenden möglicherweise error.code. Nicht nur anhand eines einzelnen Felds alle Fehler beurteilen.

Häufige Fragen

Bedeutet invalid_request immer einen falsch gewählten Endpunkt?

Nein. Auch Anfragefelder, JSON oder fehlende Pflichtangaben können zur Ablehnung der Anfrage führen. Zuerst die message lesen, dann den Endpunkt prüfen.

Reicht es, nur die URL zu ändern?

Zusätzlich muss der Request-Body an den jeweiligen Endpunkt angepasst werden. messages und input des Aufgaben-Endpunkts haben unterschiedliche Strukturen.

Was tun, wenn das Modell nicht im öffentlichen Katalog ist?

Vollständige ID, Modellseite und Sichtbarkeitsbereich des Kontos prüfen; nicht automatisch durch ein ähnlich benanntes Modell ersetzen.

Erzeugt dieser Prüfcode Inhalte?

Nein. Der Code liest nur den öffentlichen Katalog; erst beim tatsächlichen Absenden einer Generierungsanfrage wird der Aufgabenprozess gestartet.

Weitere Fehlersuche

• Fehlersuche bei HiAPI-Schlüsseln
• Fehlersuche bei OpenAI-Schlüsseln
• Dokumentation des HiAPI-Aufgaben-Endpunkts