Completion类:是一个通用的自然语言生成接口,支持生成各种类型的文本,包括段落、摘要、建议、答案等等。Completion类接口的输出更为多样化,可能会更加严谨和专业,适用于各种文本生成场景,例如文章创作、信息提取、机器翻译、自然语言问题回答等等。 一、聊天模型(Chat completion) 调用的接口: POST https://api.openai.com...
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completion就越短 functions:模型可能会用到的自定义的函数列表,一个function包含name和parameters两个必要...
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...
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...
OpenAI的聊天补全（Chat completion）是一种基于机器学习的自然语言处理技术，可以根据用户输入的聊天内容，自动补全下一句话或下几句话，以达到更加自然流畅的聊天体验。OpenAI的聊天补全技术采用了深度学习模型，如GPT-3，它可以从大量的语料库中学习和理解语言的规律和结构，从而生成高质量、连贯的聊天内容。OpenAI的...
import openai openai.api_key = "sk-..."# list models models = openai.Model.list()# print the first model's id print(models.data[0].id)# create a chat completion chat_completion = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "Hello ...
ChatCompletion适用于生成对话和聊天场景的文本, Completion则适用于更为广泛的自然语言生成场景。 使用例子 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。
OpenAI的Chat类API和Completion类API都是自然语言生成模型的接口，但它们的用途和应用场景略有不同。一、聊天模型（Chat completion）调用的接口：功能：专为生成对话和聊天场景而设计的模型。根据给定的聊天对话作为输入，返回一个模型生成的消息作为输出。请求参数：python代码实战 返回值如下：二、语言补全...
openai.api_key = "private" def chat_gpt(prompt): response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": prompt}] ) return response.choices[0].message['content'].strip() if __name__ == "__main__": ...
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,首先需要指定大模型服务的 BASE_URL 和 OPENAI_API_KEY,其次是构建request请求体。一个基本的请求...