GPT/聊天（Chat） #

POST 创建聊天补全 #

POST https://api2.mygptlife.com/v1/chat/completions

给定一个提示，该模型将返回一个或多个预测的完成，并且还可以返回每个位置的替代标记的概率。

为提供的提示和参数创建完成

Body 请求参数

{
  "model": "gpt-3.5-turbo",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a helpful assistant."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello!"
    }
  ]
}

请求参数 #

名称	位置	类型	必选	说明
Content-Type	header	string	是	none
Accept	header	string	是	none
Authorization	header	string	否	none
body	body	object	否	none
» model	body	string	是	要使用的模型的 ID。有关哪些模型可与聊天 API 一起使用的详细信息,请参阅模型端点兼容性表。
» messages	body	[object]	是	至今为止对话所包含的消息列表。Python 代码示例。
»» role	body	string	否	none
»» content	body	string	否	none
» temperature	body	integer	否	使用什么采样温度，介于 0 和 2 之间。较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使输出更加集中和确定。 我们通常建议改变这个或top_p但不是两者。
» top_p	body	integer	否	一种替代温度采样的方法，称为核采样，其中模型考虑具有 top_p 概率质量的标记的结果。所以 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的标记。 我们通常建议改变这个或temperature但不是两者。
» n	body	integer	否	默认为 1
» stream	body	boolean	否	默认为 false 如果设置,则像在 ChatGPT 中一样会发送部分消息增量。标记将以仅数据的服务器发送事件的形式发送,这些事件在可用时,并在 data: [DONE] 消息终止流。Python 代码示例。
» stop	body	string	否	默认为 null 最多 4 个序列,API 将停止进一步生成标记。
» max_tokens	body	integer	否	默认为 inf
» presence_penalty	body	number	否	-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据到目前为止是否出现在文本中来惩罚新标记，从而增加模型谈论新主题的可能性。  查看有关频率和存在惩罚的更多信息。(opens new window)
» frequency_penalty	body	number	否	默认为 0 -2.0 到 2.0 之间的数字。正值根据文本目前的存在频率惩罚新标记,降低模型重复相同行的可能性。 有关频率和存在惩罚的更多信息。
» logit_bias	body	null	否	修改指定标记出现在补全中的可能性。
» user	body	string	否	代表您的最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。了解更多 (opens new window)。
» response_format	body	object	否	指定模型必须输出的格式的对象。 将 { “type”: “json_object” } 启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。 重要提示:使用 JSON 模式时,还必须通过系统或用户消息指示模型生成 JSON。如果不这样做,模型可能会生成无休止的空白流,直到生成达到令牌限制,从而导致延迟增加和请求“卡住”的外观。另请注意,如果 finish_reason=”length”,则消息内容可能会被部分切断,这表示生成超过了 max_tokens 或对话超过了最大上下文长度。 显示属性
» seen	body	integer	否	此功能处于测试阶段。如果指定,我们的系统将尽最大努力确定性地进行采样,以便使用相同的种子和参数进行重复请求应返回相同的结果。不能保证确定性,您应该参考 system_fingerprint 响应参数来监控后端的更改。
» tools	body	[string]	是	模型可以调用的一组工具列表。目前,只支持作为工具的函数。使用此功能来提供模型可以为之生成 JSON 输入的函数列表。
» tool_choice	body	object	是	控制模型调用哪个函数(如果有的话)。none 表示模型不会调用函数,而是生成消息。auto 表示模型可以在生成消息和调用函数之间进行选择。通过 {“type”: “function”, “function”: {“name”: “my_function”}} 强制模型调用该函数。 如果没有函数存在,默认为 none。如果有函数存在,默认为 auto。 显示可能的类型

详细说明 #

» n: 默认为 1 为每个输入消息生成多少个聊天补全选择。

» max_tokens: 默认为 inf 在聊天补全中生成的最大标记数。

输入标记和生成标记的总长度受模型的上下文长度限制。计算标记的 Python 代码示例。

» logit_bias: 修改指定标记出现在补全中的可能性。

接受一个 JSON 对象,该对象将标记(由标记器指定的标记 ID)映射到相关的偏差值(-100 到 100)。从数学上讲,偏差在对模型进行采样之前添加到模型生成的 logit 中。确切效果因模型而异,但-1 和 1 之间的值应减少或增加相关标记的选择可能性;如-100 或 100 这样的值应导致相关标记的禁用或独占选择。

返回示例

OK

{
  "id": "chatcmpl-123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1677652288,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "\n\nHello there, how may I assist you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 9,
    "completion_tokens": 12,
    "total_tokens": 21
  }
}

返回结果 #

状态码	状态码含义	说明	数据模型
200	OK(opens new window)	OK	Inline

返回数据结构 #

状态码 200

名称	类型	必选	约束	中文名	说明
» id	string	true	none		none
» object	string	true	none		none
» created	integer	true	none		none
» choices	[object]	true	none		none
»» index	integer	false	none		none
»» message	object	false	none		none
»»» role	string	true	none		none
»»» content	string	true	none		none
»» finish_reason	string	false	none		none
» usage	object	true	none		none
»» prompt_tokens	integer	true	none		none
»» completion_tokens	integer	true	none		none
»» total_tokens	integer	true	none		none