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每次调用 POST /api/v1/completions 时，Theo 运行的都是一条多阶段编排流水线——而不是单次模型调用。你只需发送一个请求，Theo 会自动完成意图分类、路由、技能注入、工具执行、回退和计费。

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流水线

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第 1 阶段：意图分类

当你发送 mode: "auto"（默认值）时，Theo 会对你的提示词进行分类，以确定最合适的执行模式。 Theo 使用多层分类系统，将快速启发式规则与 AI 驱动的分析相结合，从而准确地路由你的请求。明显的信号（例如 “帮我画一个 logo” → image）会被即时识别。含义模糊的提示词则会被更深入地分析。 覆盖： 如果你显式传入 mode: "code"，分类过程会被完全跳过。 最终确定的模式决定了由哪个 Theo 引擎处理该请求、使用哪个系统提示词，以及会给出哪些后续建议。

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第 2 阶段：技能加载

技能从两个来源加载：
  1. 已安装的技能 —— 每次请求都会加载的常驻技能
  2. 按请求加载的技能 —— 在 skills[] 数组中传入的技能 slug，按需加载
每个已加载的技能都会提供以下内容：
  • 系统提示词扩展 —— 注入上下文中的领域专属指令
  • 工具定义 —— 引擎可以调用的可执行操作
  • 引擎偏好 —— 该技能可以推荐由哪个 Theo 引擎来处理其任务效果最佳
所有技能提示词都会被聚合并沙箱隔离，以确保彼此互不干扰。

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第 3 阶段：引擎路由

Theo 会根据最终确定的模式选择最优引擎： || Mode | Engine | Description | ||------|--------|-------------| || fast / auto | theo-1-flash | 快速、轻量的补全 | || think | theo-1-reason | 深度推理与分析 | || code | theo-1-code | 生产级代码生成 | || image | theo-1-create | 图像生成 | || video | theo-1-motion | 视频生成 | || research | theo-1-research | 多步骤网络研究 | || roast | theo-1-edge | 无过滤的幽默吐槽 | || genui | theo-1-genui | 生成式 UI 组件 | 如果主引擎不可用，Theo 会自动回退到备用引擎——你永远不会看到失败的响应。

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第 4 阶段：代理循环

对于有可用工具的请求，Theo 会进入一个迭代式的代理循环：
该循环会持续进行，直到任务完成或达到迭代次数上限。对于没有工具的简单提示词，循环会收缩为单次调用——不产生额外开销。

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第 5 阶段：响应

最终响应包含：
  • content —— 生成的文本
  • model —— 处理该请求的 Theo 引擎（例如 theo-1-reason）
  • tools_used —— 被调用的工具及其状态
  • artifacts —— 任何生成的文件（图像、代码、文档）
  • follow_ups —— 建议的后续提示词
  • usage —— 令牌计数与以美分计的费用
该响应同时会被计费、缓存（相同请求可零成本即时返回）并审计（记录到不可篡改的审计日志中）。