/aichat2/conversations)は次世代の対話インターフェースであり、AI Chat API の全面的なアップグレード版です。v1 のシンプルで、ホスト型のマルチターン対話を基盤として、以下の機能を拡張しています:
- マルチモーダルユーザー入力:構造化された
messageフィールドを通じて、テキスト + 画像 + ファイルブロックを直接渡すことができ、事前にreferencesを使用して間接的に添付する必要がありません。 - Agent 化されたツール呼び出し:ネットワーク検索、Web ページ取得、ファイル読み取りなどのツールセットを内蔵しており、ユーザーが認可した MCP サーバー(Google Drive、Notion、Slack、GitHub など)を接続できます。モデルは1回のリクエスト内で複数回自主的にツールを呼び出し、複雑なタスクを完了できます。
- 構造化されたストリーミングイベント:
accept: text/event-streamまたはapplication/x-ndjsonを通じて、逐次 token のtext_delta、tool_use、tool_result、thinking、citation、card、artifactなどのイベントを取得でき、フロントエンドで対応するタイプごとに個別レンダリングできます。 - 中断 / 復元可能:モデルがユーザーから追加情報が必要な場合、
ask_user_questionイベントを送信して一時停止します。次回の呼び出し時にtool_resultsで回答を埋め戻すことで継続できます。 - 新しい CRUD アクションの追加:同じ endpoint 上で
actionフィールドを通じてretrieve/retrieve_batch/update/deleteを実行でき、追加の会話管理 API は不要です。 - 継続的に更新されるモデル一覧:デフォルトで GPT-5.4、Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Pro、GLM 5.1、DeepSeek V4、Kimi K3 などの最新モデルに接続されています。
model + question(+ オプションの stateful / id / references / preset)のみを送信すれば、v1 と同等の {answer, id} JSON レスポンスを取得できます。そのため /aichat/conversations から移行する場合、クライアントを書き直す必要はなく、パスを /aichat2/conversations に変更するだけで利用できます。
現在 /aichat/conversations を使用している場合、旧 API は引き続き提供されますので、ご自身のペースで移行できます。
申請フロー
AI Chat v2 API を使用するには、まず Ace Data Cloud コンソール にアクセスして API Token を取得し、控えておいてください。
まだログインまたは登録していない場合、自動的にログインページへ移動し、登録とログインを促されます。完了後、自動的に現在のページへ戻ります。
1つの API Token でプラットフォーム上のすべてのサービスを呼び出すことができ、サービスごとに個別申請する必要はありません。 初回申請時には無料クォータが付与され、無料で体験できます。クォータが不足した場合は、コンソール で共通残高をチャージできます。
📘 完全なドキュメント:AI Chat v2 API →
基本的な使用方法
最も簡単な使用方法は v1 と完全に同じです:model + question を渡し、{answer, id} を取得します。
CURL 例:
model の値は、右側の Try パネルのドロップダウンで直接確認できます。一般的なカテゴリには以下が含まれます:
- OpenAI:
gpt-5.4-mini、gpt-5.4-nano、gpt-5.2-pro、gpt-5.1-all、gpt-5-all、gpt-4.1、gpt-4o、gpt-4o-image、o3、o4-miniなど - Anthropic:
claude-opus-4-8、claude-opus-4-7、claude-opus-4-6、claude-opus-4-5-20251101、claude-sonnet-4-6、claude-sonnet-4-5-20250929、claude-haiku-4-5-20251001など - Google:
gemini-3.1-pro、gemini-3.1-pro-preview、gemini-3.1-flash-image-preview、gemini-3-pro-preview、gemini-2.5-flash-liteなど - xAI:
grok-4など - DeepSeek:
deepseek-v4-flash、deepseek-v3.2-exp、deepseek-r1-0528など - Moonshot:
kimi-k3、kimi-k2.6、kimi-k2.5など - Zhipu:
glm-5.1、glm-5、glm-5-turbo、glm-4.7、glm-4.5vなど
マルチターン対話
v1 と同様に、stateful: true を渡すことで会話保存を有効にできます。API は id を返します。以降のリクエストで id を渡すだけで会話を継続でき、自分で messages の履歴を管理する必要はありません。
最初のリクエスト:
id を付けます:
statefulはデフォルトでtrueであり、省略することと明示的にtrueを渡すことは同じです。サーバーがこの対話を保存しないことを望む場合は、明示的にstateful: falseを設定できます。
ストリーミングレスポンス
v2 は2種類のストリーミングフォーマットをサポートしており、accept ヘッダーによって選択します:
NDJSON の例
text_delta です:
SSE の例
ブラウザ側でEventSource はカスタムリクエストボディをサポートしていないため、fetch + 手動で \n\n でスライス解析を使用することをお勧めします:
ストリーミングイベントタイプ
最終的な答えだけを気にするクライアントは、すべての
text_delta の content を連結することで、application/json モードの answer と同等になります。
マルチモーダル入力
ユーザーの入力に画像やファイルが含まれる場合、question の代わりに message(配列)を渡します。各配列要素はコンテンツブロックです:
text— 通常のテキスト、必須フィールドtext。image_url— 画像、必須フィールドimage_url.url。file_url— ファイル(PDF、CSV、TXT など)、必須フィールドfile_url.url。
v1 references との関係
古いクライアントとの互換性のため、v2 は依然として references: ["https://...", ...] フィールドを認識します:
- URLの拡張子が
jpg / jpeg / png / gif / bmp / webp / svg / heic / heifの場合、自動的にimage_urlブロックに変換されます; - その他の拡張子は
file_urlブロックに変換されます; - もし
questionも提供されている場合、それをtextブロックとして前置きします。
/aichat2/conversations に変更するだけで済みます。元の references の使い方はそのまま機能します。
より細かい制御が必要な場合(例えば、複数の画像をテキストの間に配置したり、順序が重要な場合)は、直接 message 配列を使用してください。
ツール呼び出しとMCP
v2のコア強化点は、モデルが自律的にツールを呼び出して複数のタスクを完了できることです。これはデフォルトで有効になっており、クライアントがリクエスト内で追加の設定を行う必要はありません。一般的なシナリオ:- ユーザーが「最近の上海の新しい展示を探して」と尋ねる→ モデルが内蔵のウェブ検索を呼び出す→ 結果を整理して回答します。
- ユーザーが「このPDFを読んで要約を書いて」と尋ねる→ モデルがfile_readを呼び出す→ 要約を書く。
- ユーザーがConnectionsでGoogle Drive / GitHub / Notionなどを認可している→ モデルは対応するMCPツールを呼び出してデータを読み書きできます。
tool_use と tool_result の2種類のイベントで表示されます。例えば:
tool_use / tool_result / card / citation これらのイベントを無視してください。モデルの最終出力は依然として text_delta で流れます。
max_turns は、今回のリクエストでモデルが自己呼び出しできるツールの最大回数を制限できます。デフォルトの上限はプラットフォームによって決定されます。これを小さく設定(例えば max_turns: 1)すると、単一の回答を強制し、ツール呼び出しを許可しません。
非同期実行と無人運用の承認
あなたの呼び出しがアラートWebhook、CI/CD、監視システム、または他のバックグラウンドタスクからのものである場合、async: true を設定すると、インターフェースはタスクIDを即座に返し、バックグラウンドで実行を続けます:
action: retrieve + id を使用して会話結果を照会できます。また、callback_url を提供すると、タスクが完了した後、プラットフォームは { status, answer, usage, error } をあなたのコールバックアドレスにPOSTします。callback_url は http / https を使用する必要があり、localhost やプライベートIPのリテラルアドレスを直接記入することはできません。
バックグラウンドタスクは通常、誰も確認をクリックできません。特定のSkillやMCPサーバーが無人運用モードで送信、公開、書き込みなどのアクションを実行することを希望する場合は、リクエストボディに事前承認リストを明示的に伝えてください:
allowed_skills の値は接続されたSkillのスラッグです;allowed_mcp_servers の値は接続されたMCPサーバーのスラッグです。事前承認にリストされていないSkill / MCPサーバーは、無人運用モードではプレビュー、ドライラン、または書き込み操作を拒否することしかできません。
より細かい制御が必要な場合は、同等の unattended_policy オブジェクトを使用することもできます:
--unattended-confirm または対応する安全メカニズムをサポートする必要があります;そうでなければ、ドライランを続け、書き込み操作は直接実行されません。
一時停止した会話の復元
特定のツールはモデルに「ユーザーに再質問させる」ことができます。この時、モデルはask_user_question イベントを発生させ、会話は awaiting_user_input 状態で凍結されます:
id を使用して次のリクエストを発起し、回答を tool_results で埋め戻します:
tool_use_id は 一時停止時の tool_id と完全に一致する必要があります;一致しない場合は400が返されます。リクエストに tool_results が同時に存在する場合、question / message / references はすべて無視されます。
ユーザーがこの質問を放棄することを決定した場合は、新しい question / message を直接送信すれば、プラットフォームは一時停止したツール呼び出しを「ユーザーがスキップした」として自動的にマークします。
セッション管理(CRUD)
v2は同じエンドポイントでaction フィールドを通じて軽量なセッション管理を提供し、別のAPIを開く必要はありません。
action: retrieve —— セッションを取得する
messages の履歴、model、title、tools_used などを含む)。
action: retrieve_batch —— 会話の要約をリスト表示
{ items: [...], total } を返します。要約には messages は含まれません、サイドバーリストに適しています;ユーザーが特定の会話をクリックした場合、action: retrieve を使用してその完全なメッセージを個別に取得します。
オプションのフィルターパラメータ:user_id、application_id、model_group、model。
action: update —— タイトルの変更または履歴の書き換え
messages も送信できますが、サーバーは厳密なスキーマ検証を行います(折りたたまれた ToolUseContent 形式でなければなりません)、適合しない場合は 400 を返します。一般的には title の変更にのみ使用することをお勧めします。
action: delete —— 会話を削除
{ id, success: true } を返します。削除後は復元できませんので、確認の上で呼び出してください。
v1 からのスムーズな移行
もしあなたが/aichat/conversations を使用している場合、v2 への移行はほとんどコードを変更する必要はありません:
- URL を
https://api.acedata.cloud/aichat/conversationsからhttps://api.acedata.cloud/aichat2/conversationsに変更します。 - 以前に v1 モデル名(例:
gpt-3.5、gpt-4-browsingなど)を送信していた場合、v2 に切り替える際には最新のモデル(例:gpt-5.4、claude-opus-4-8、gemini-3.1-proなど)にアップグレードすることをお勧めします。 - NDJSON ストリームのフィールドは後方互換性を保持します:各
text_deltaイベントは引き続きdelta_answerとidを持つため、元々行単位でdelta_answerを解析していたクライアントは変更する必要はありません。
message、SSE、ツール呼び出し、action CRUD)を有効にし、ペースに合わせて進めてください。
エラーハンドリング
エラー応答は統一されています:400 bad_request:必須フィールドが欠落、tool_use_idが一致しない、messagesスキーマが不正など。401 invalid_token:authorizationヘッダーが不正。404 not_found:action: retrieve / update / deleteの際にidに対応する会話が存在しない。429 too_many_requests:レート制限が発動。500 chat_error:上流の LLM がエラーを返すか、今回のcompletion_tokens=0(未消費として処理され、料金は発生しません)。
{"type":"error","message":"..."} イベントとして送信され、その後ストリームは終了します。

