top_p: 从一组累计概率不超过P的词中选择(避免概率很低的词被选中),一般和temperature二选一使用 max_tokens: 所生成的内容可以承载的最大Token(我们在OpenAI API (一)概述里列出了不同模型定义的最大token数);输入token(prompt)+输出token(completion)不超过模型的最大token数。因此,输入的prompt越长,输出的co...
1.2.6 Function message 1.3 tools 1.4 tool_choice 1.5 stream 2. response body 2.1 chat completion object 2.1.1 id 2.1.2 choices 2.1.3 created 2.1.4 model 2.1.5 system_fingerprint 2.1.6 object 2.1.7 usage 2.2 chat completion chunk object 在使用兼容OpenAI的API请求模型来完成对话,首先需要指定...
second_response = openai.ChatCompletion.create( model= "gpt-3.5-turbo-0613" , messages=[ { "role" : "user" , "content" : "波士顿的天气怎么样？" }, message, { “角色”：“功能”， “名称”：功能名称， “内容”：功能响应， }， ]]， ） 返回第二个响应 7. 进行对话。最后...
API 响应中的 usage 字段显示了本次调用使用了多少 token {"usage":{"prompt_tokens":69,"completion_tokens":20,"total_tokens":89}} 5.计算 Token 消耗 要在不调用 API 的情况下查看文本字符串中有多少个 token,请使用 OpenAI 的 tiktoken Python 库。 示例代码可以在OpenAI Cookbook关于如何使用 tiktoken...
函数调用能力可以通过聊天 API(Chat Completion)使用。为了实现函数调用能力,OpenAI 对聊天 API 进行了修改,增加了新的请求参数、响应类型以及消息角色,应用开发者需要: 在请求参数中向聊天 API 传递信息,描述应用所提供的可调用函数的信息。 解析聊天 API 响应的消息类型,若模型决定需要调用函数,则根据模型返回的函数...
最前面示例 API 响应返回如下所示: {'id':'chatcmpl-6p9XYPYSTTRi0xEviKjjilqrWU2Ve','object':'chat.completion','created':1677649420,'model':'gpt-3.5-turbo','usage':{'prompt_tokens':56,'completion_tokens':31,'total_tokens':87},'choices':[{'message':{'role':'assistant','content':'...
由于两个的接口参数基本一致,我们这里就只通过例子介绍不一样的,通用部分请看:OpenAI.Completion.create 接口参数说明 参数messages ChatCompletion将一系列消息作为输入,并返回模型生成的消息作为输出。 示例API 调用如下所示: # Note: you need to be using OpenAI Python v0.27.0 for the code below to work ...
response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.7, max_tokens=1024, n=1, stop=None, messages=chat_history, ) # Extract the generated response text from the API response chat_response = response.choices[0].message.content.strip() ...
NewChatCompletion( qianfan.WithModel("ERNIE-3.5-8K"), ) resp, err := chat.Do( context.TODO(), &qianfan.ChatCompletionRequest{ Messages: []qianfan.ChatCompletionMessage{ qianfan.ChatCompletionUserMessage("你好"), }, }, ) fmt.Println(resp.Result) }...
{'type': 'json_object' if return_json else 'text'} ) content = completion.choices[0].message.content tokens = num_tokens_from_string(f'{all_messages}\n{content}', model=model) print(f'end completion {x} {datetime.datetime.utcnow().isoformat()} - {tokens}') if return_json: try:...