此外,对支持的模型的API调用将在提示长度超过1,024个token时自动受益于提示缓存。API会缓存提示中之前已计算过的最长前缀,从1,024个token开始,并以128个token为增量增加。 如果你重用具有相同前缀的提示,OpenAI将自动应用提示缓存折扣,无需你对API集成进行任何更改。缓存通常会在5到10分钟的不活动后清除,并始终会在...
此外,对支持的模型的API调用将在提示长度超过1,024个token时自动受益于提示缓存。API会缓存提示中之前已计算过的最长前缀,从1,024个token开始,并以128个token为增量增加。 如果你重用具有相同前缀的提示,OpenAI将自动应用提示缓存折扣,无需你对API集成进行任何更改。缓存通常会在5到10分钟的不活动后清除,并始终会在...
@app.route('/gpt4qa',methods=['GET'])defgpt4qa():user_input=request.args.get('msg')dbcat=request.args.get('db')print(f'用户输入:{user_input}, {dbcat}')# Import Azure OpenAI# 初始化配置os.environ["OPENAI_API_TYPE"]="azure"os.environ["OPENAI_API_VERSION"]="2023-07-01-preview"...
ブロックリストは、Azure OpenAI API を使用して作成できます。 使用を開始するには、次のステップを参照してください。 トークンを取得する まず、ブロックリストを作成、編集、削除するための API にアクセスするためのトークンを取得する必要があります。 このトークンは、次の Azure CLI...
实时API 需要受支持区域中的现有 Azure OpenAI 资源终结点。 该 API 是通过与 Azure OpenAI 资源的 /realtime 终结点之间的安全 WebSocket 连接进行访问的。可以通过连接以下内容来构造完整的请求 URI:安全WebSocket (wss://) 协议 你的Azure OpenAI 资源终结点主机名,例如 my-aoai-resource.openai.azure.com ...
API密钥(apiKey):可以在你的Azure控制台相应的OpenAI service页面找到。见下图。 服务入口地址URL(endpoint):一般形如https://{你的AzureOpenAI服务名字}.openai.azure.com。可以在你的Overview页面看到。 模型部署名(deployment):你之前起的模型名字。 API版本(apiVersion):目前的常用版本是2023-03-15-preview。
是API URL AZURE_OPENAI_ENDPOINT 是模型部署的名称 DEPLOYMENT_NAME 参数是指 API 的版本,有、等版本,具体的版本信息可以看这里[4] api-version 2023-06-31-preview 2023-05-15 是API KEY AZURE_OPENAI_KEY 发送的 body 数据是一个消息数组,每个消息分别定义了角色和内容。
🥰 需求描述 使用vercel.com云容器,azure申请的openai找不到比较完善的教程。 假如我的终结点是:https://verabc-openai.openai.azure.com/ (AZ左上角显示verabc-openai) 密钥1:abbd 密钥2:defg 部署的模型名称为:az-gpt 模型选择的是:gpt-4o 此时我在部署好的后台
pip3 install openai 1. 更具先前获取的密钥和终结点初始化 SDK: import openai openai.api_key = "REPLACE_WITH_YOUR_API_KEY_HERE" # Azure 的密钥 openai.api_base = "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" # Azure 的终结点 openai.api_type = "azure" ...
Limit Azure OpenAI Service token usage Prevents Azure OpenAI API usage spikes by limiting large language model tokens per calculated key. Yes Yes No Yes Yes Limit large language model API token usage Prevents large language model (LLM) API usage spikes by limiting LLM tokens per calculated key....