Mapping Presets¶

Mapping preset — предустановленный набор JSONPath-выражений, определяющих, где в JSON-запросе/ответе конкретного LLM-провайдера находятся ключевые поля (промпт пользователя, системный промпт, имя модели, текст ответа). Request Normalizer использует эти выражения для извлечения текста в канонический формат перед детекцией.

Структура field mapping¶

Каждый preset содержит 5 JSONPath-выражений:

Поле	Обязательное	Описание
`prompt_path`	Да	Путь к тексту промпта пользователя. Из этого текста извлекается `user_prompt` для детекции.
`system_prompt_path`	Нет	Путь к системному промпту. Используется для System Prompt Leak Detection.
`user_messages_path`	Нет	Путь к массиву сообщений пользователя (chat API). Используется для извлечения истории диалога.
`model_path`	Нет	Путь к имени модели. Записывается в метаданные события.
`response_path`	Нет	Путь к тексту ответа LLM. Используется Response Scanner для извлечения текста из ответа.

Chat API¶

`openai_chat_completions` — OpenAI Chat Completions¶

Провайдеры: OpenAI (GPT-4, GPT-4o, GPT-3.5-Turbo), а также все OpenAI-совместимые API: Mistral, Ollama, vLLM, LiteLLM, OpenRouter, Together AI, Groq, Fireworks.

Поле	JSONPath
`prompt_path`	`messages[*].content`
`system_prompt_path`	`messages[?(@.role=='system')].content`
`user_messages_path`	`messages[?(@.role=='user')]`
`model_path`	`model`
`response_path`	`choices[0].message.content`

Запрос:

{
  "model": "gpt-4",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
  ],
  "temperature": 0.7
}

Ответ:

{
  "choices": [
    {"message": {"role": "assistant", "content": "Привет! У меня всё отлично."}}
  ]
}

`anthropic_messages` — Anthropic Messages API¶

Провайдеры: Anthropic (Claude 3 Opus, Sonnet, Haiku; Claude 4).

Поле	JSONPath
`prompt_path`	`messages[*].content`
`system_prompt_path`	`system`
`user_messages_path`	`messages[?(@.role=='user')]`
`model_path`	`model`
`response_path`	`content[0].text`

Особенность: Системный промпт — отдельное поле system верхнего уровня (не в массиве messages).

Запрос:

{
  "model": "claude-sonnet-4-20250514",
  "system": "You are a helpful assistant.",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "Привет!"}
  ],
  "max_tokens": 1024
}

Ответ:

{
  "content": [
    {"type": "text", "text": "Привет! Чем могу помочь?"}
  ]
}

`azure_openai_chat` — Azure OpenAI Chat Completions¶

Провайдеры: Azure OpenAI Service.

Поле	JSONPath
`prompt_path`	`messages[*].content`
`system_prompt_path`	`messages[?(@.role=='system')].content`
`user_messages_path`	`messages[?(@.role=='user')]`
`model_path`	`model`
`response_path`	`choices[0].message.content`

Формат идентичен openai_chat_completions. Разница только в URL ({resource}.openai.azure.com) и аутентификации (api-key header вместо Authorization: Bearer).

`gigachat_chat` — Сбер GigaChat¶

Провайдеры: Сбер GigaChat, GigaChat-Pro, GigaChat-Max.

Поле	JSONPath
`prompt_path`	`messages[*].content`
`system_prompt_path`	`messages[?(@.role=='system')].content`
`user_messages_path`	`messages[?(@.role=='user')]`
`model_path`	`model`
`response_path`	`choices[0].message.content`

Формат OpenAI-совместимый. Особенность — аутентификация через Sber OAuth2 (client credentials → access token).

Запрос:

{
  "model": "GigaChat-Pro",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "Ты полезный ассистент."},
    {"role": "user", "content": "Привет!"}
  ]
}

`yandexgpt` — Яндекс YandexGPT¶

Провайдеры: YandexGPT Lite, YandexGPT Pro, YandexGPT Pro 32k.

Поле	JSONPath
`prompt_path`	`messages[*].text`
`system_prompt_path`	`messages[?(@.role=='system')].text`
`user_messages_path`	`messages[?(@.role=='user')]`
`model_path`	`modelUri`
`response_path`	`result.alternatives[0].message.text`

Особенности:

Поле text вместо content (нестандартный формат).
Поле modelUri вместо model (формат: gpt://folder_id/model_name/version).
Ответ вложен в result.alternatives[0].message.text.

Запрос:

{
  "modelUri": "gpt://b1g12345abcdef/yandexgpt-lite/latest",
  "completionOptions": {
    "stream": false,
    "temperature": 0.7,
    "maxTokens": 2000
  },
  "messages": [
    {"role": "system", "text": "Ты полезный ассистент."},
    {"role": "user", "text": "Привет!"}
  ]
}

Ответ:

{
  "result": {
    "alternatives": [
      {
        "message": {"role": "assistant", "text": "Привет! Чем могу помочь?"},
        "status": "ALTERNATIVE_STATUS_FINAL"
      }
    ],
    "usage": {"inputTextTokens": "10", "completionTokens": "8", "totalTokens": "18"},
    "modelVersion": "latest"
  }
}

Legacy Completions API¶

`openai_completions` — OpenAI Legacy Completions¶

Провайдеры: OpenAI (text-davinci-003 и старше). Устаревший API.

Поле	JSONPath
`prompt_path`	`prompt`
`model_path`	`model`
`response_path`	`choices[0].text`

Запрос: {"model": "text-davinci-003", "prompt": "Once upon a time"}.

Ответ: {"choices": [{"text": "there was a brave knight..."}]}.

`anthropic_completions` — Anthropic Legacy Completions¶

Провайдеры: Anthropic (Claude 2). Устаревший API.

Поле	JSONPath
`prompt_path`	`prompt`
`model_path`	`model`
`response_path`	`completion`

Запрос: {"model": "claude-2.1", "prompt": "\n\nHuman: Hello\n\nAssistant:"}.

Ответ: {"completion": " Hello! How can I help you?"}.

Прочие LLM API¶

`google_palm` — Google PaLM API¶

Поле	JSONPath
`prompt_path`	`prompt.text`
`model_path`	`model`
`response_path`	`candidates[0].output`

Запрос: {"model": "text-bison-001", "prompt": {"text": "What is AI?"}}.

Ответ: {"candidates": [{"output": "Artificial Intelligence is..."}]}.

`cohere_generate` — Cohere Generate¶

Поле	JSONPath
`prompt_path`	`prompt`
`model_path`	`model`
`response_path`	`generations[0].text`

Запрос: {"model": "command", "prompt": "Write a story"}.

Ответ: {"generations": [{"text": "Once upon a time..."}]}.

`huggingface_inference` — HuggingFace Inference API¶

Поле	JSONPath
`prompt_path`	`inputs`
`model_path`	`model`
`response_path`	`[0].generated_text`

Запрос: {"inputs": "The meaning of life is"}.

Ответ: [{"generated_text": "42, according to the book"}].

`custom_simple` — Простой кастомный формат¶

Поле	JSONPath
`prompt_path`	`prompt`
`model_path`	`model`
`response_path`	`response`

Универсальный preset для LLM с простым форматом {"prompt": "...", "model": "..."}.

Image Generation API¶

`flux_bfl` — Black Forest Labs FLUX API¶

Поле	JSONPath
`prompt_path`	`prompt`
`model_path`	`model`
`response_path`	`images[0].url`

Запрос:

{
  "model": "flux-pro",
  "prompt": "A beautiful sunset over mountains",
  "image_size": {"width": 1024, "height": 768}
}

Ответ: {"images": [{"url": "https://cdn.bfl.ai/..."}]}

`flux_openai_images` — OpenAI Images API-совместимый¶

Провайдеры: Together AI, fal.ai и другие, реализующие OpenAI Images API.

Поле	JSONPath
`prompt_path`	`prompt`
`model_path`	`model`
`response_path`	`data[0].url`

Запрос: {"model": "black-forest-labs/FLUX.1-schnell", "prompt": "A sunset", "n": 1}.

Ответ: {"data": [{"url": "https://..."}]}.

`flux_replicate` — Replicate API¶

Поле	JSONPath
`prompt_path`	`input.prompt`
`model_path`	`version`
`response_path`	`output[0]`

Запрос:

{
  "version": "flux-pro",
  "input": {
    "prompt": "A sunset over mountains",
    "width": 1024,
    "height": 768
  }
}

Ответ: {"output": ["https://replicate.delivery/..."], "status": "succeeded"}

NVIDIA Triton Inference Server¶

`triton_inference` — Triton (генерация изображений)¶

Поле	JSONPath
`prompt_path`	`inputs[?(@.name=='prompt')].data[0]`
`model_path`	(пустой)
`response_path`	`outputs[?(@.name=='generated_image')].data[0]`

Запрос:

{
  "inputs": [
    {"name": "prompt", "shape": [1], "datatype": "BYTES", "data": ["a beautiful sunset"]},
    {"name": "num_inference_steps", "shape": [-1], "datatype": "BYTES", "data": ["4"]},
    {"name": "guidance_scale", "shape": [-1], "datatype": "BYTES", "data": ["12"]}
  ]
}

Ответ:

{
  "outputs": [
    {"name": "generated_image", "datatype": "BYTES", "data": ["base64_encoded_image"]}
  ]
}

`triton_text_generation` — Triton (генерация текста)¶

Провайдеры: NVIDIA Triton с vLLM, TensorRT-LLM backends.

Поле	JSONPath
`prompt_path`	`inputs[?(@.name=='prompt')].data[0]`
`model_path`	`inputs[?(@.name=='model')].data[0]`
`response_path`	`outputs[?(@.name=='text')].data[0]`

Запрос:

{
  "inputs": [
    {"name": "prompt", "shape": [1], "datatype": "BYTES", "data": ["Hello, how are you?"]},
    {"name": "model", "shape": [1], "datatype": "BYTES", "data": ["llama-2-7b"]}
  ]
}

Ответ:

{
  "outputs": [
    {"name": "text", "datatype": "BYTES", "data": ["I'm doing well, thank you!"]}
  ]
}

Сводная таблица¶

#	Preset	Категория	prompt_path	system_prompt_path	model_path	response_path
1	`openai_chat_completions`	Chat	`messages[*].content`	`messages[?(@.role=='system')].content`	`model`	`choices[0].message.content`
2	`anthropic_messages`	Chat	`messages[*].content`	`system`	`model`	`content[0].text`
3	`azure_openai_chat`	Chat	`messages[*].content`	`messages[?(@.role=='system')].content`	`model`	`choices[0].message.content`
4	`gigachat_chat`	Chat	`messages[*].content`	`messages[?(@.role=='system')].content`	`model`	`choices[0].message.content`
5	`yandexgpt`	Chat	`messages[*].text`	`messages[?(@.role=='system')].text`	`modelUri`	`result.alternatives[0].message.text`
6	`openai_completions`	Legacy	`prompt`	—	`model`	`choices[0].text`
7	`anthropic_completions`	Legacy	`prompt`	—	`model`	`completion`
8	`google_palm`	Other	`prompt.text`	—	`model`	`candidates[0].output`
9	`cohere_generate`	Other	`prompt`	—	`model`	`generations[0].text`
10	`huggingface_inference`	Other	`inputs`	—	`model`	`[0].generated_text`
11	`custom_simple`	Other	`prompt`	—	`model`	`response`
12	`flux_bfl`	Image	`prompt`	—	`model`	`images[0].url`
13	`flux_openai_images`	Image	`prompt`	—	`model`	`data[0].url`
14	`flux_replicate`	Image	`input.prompt`	—	`version`	`output[0]`
15	`triton_inference`	Triton	`inputs[?(@.name=='prompt')].data[0]`	—	—	`outputs[?(@.name=='generated_image')].data[0]`
16	`triton_text_generation`	Triton	`inputs[?(@.name=='prompt')].data[0]`	—	`inputs[?(@.name=='model')].data[0]`	`outputs[?(@.name=='text')].data[0]`

Кастомный field mapping¶

Если ни один preset не подходит для вашего LLM-провайдера, используйте кастомный field mapping:

curl -s -X POST http://localhost:8000/api/v1/providers \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "My Custom LLM",
    "match_type": "url",
    "match_value": "/custom-llm/*",
    "target_base_url": "https://custom-llm.company.com",
    "target_path": "/api/generate",
    "mapping_preset": null,
    "mapping_custom": {
      "prompt_path": "$.input.query",
      "system_prompt_path": "$.input.context",
      "model_path": "$.config.model_name",
      "response_path": "$.output.generated_text"
    }
  }'

Правила:

Либо mapping_preset, либо mapping_custom — одно из двух обязательно.
prompt_path — единственное обязательное поле в mapping_custom.
Кастомный mapping приоритетнее preset: если указаны оба, кастомные пути перезаписывают одноимённые поля preset.
JSONPath синтаксис: $.field, $.array[0].field, $.array[*].field, $.array[?(@.key=='value')].field.

OpenAI-совместимые API

Многие LLM-провайдеры (Mistral, Ollama, vLLM, LiteLLM, OpenRouter, Groq, Fireworks, Together AI) используют OpenAI-совместимый формат. Для них используйте preset openai_chat_completions — кастомный mapping не нужен.

Mapping Presets¶

Структура field mapping¶

Chat API¶

openai_chat_completions — OpenAI Chat Completions¶

anthropic_messages — Anthropic Messages API¶

azure_openai_chat — Azure OpenAI Chat Completions¶

gigachat_chat — Сбер GigaChat¶

yandexgpt — Яндекс YandexGPT¶

Legacy Completions API¶

openai_completions — OpenAI Legacy Completions¶

anthropic_completions — Anthropic Legacy Completions¶

Прочие LLM API¶

google_palm — Google PaLM API¶

cohere_generate — Cohere Generate¶

huggingface_inference — HuggingFace Inference API¶

custom_simple — Простой кастомный формат¶

Image Generation API¶

flux_bfl — Black Forest Labs FLUX API¶

flux_openai_images — OpenAI Images API-совместимый¶

flux_replicate — Replicate API¶

NVIDIA Triton Inference Server¶

triton_inference — Triton (генерация изображений)¶

triton_text_generation — Triton (генерация текста)¶

Сводная таблица¶

Кастомный field mapping¶

`openai_chat_completions` — OpenAI Chat Completions¶

`anthropic_messages` — Anthropic Messages API¶

`azure_openai_chat` — Azure OpenAI Chat Completions¶

`gigachat_chat` — Сбер GigaChat¶

`yandexgpt` — Яндекс YandexGPT¶

`openai_completions` — OpenAI Legacy Completions¶

`anthropic_completions` — Anthropic Legacy Completions¶

`google_palm` — Google PaLM API¶

`cohere_generate` — Cohere Generate¶

`huggingface_inference` — HuggingFace Inference API¶

`custom_simple` — Простой кастомный формат¶

`flux_bfl` — Black Forest Labs FLUX API¶

`flux_openai_images` — OpenAI Images API-совместимый¶

`flux_replicate` — Replicate API¶

`triton_inference` — Triton (генерация изображений)¶

`triton_text_generation` — Triton (генерация текста)¶