OpenAI platform 文档中直接给出了stream代码非常简单,只需要加一个stream: true标记。 import OpenAI from 'openai' const openai = new OpenAI({ apiKey: 'xxxxxxxxxxxx' }) async function main() { const stream = await openai.chat.completions.create({ model: 'gpt-3.5-turbo', messages: [{ role: '...
1. {你的api key} 替换为你获取到chatgpt的api key,如下形式: sk-F8stHt176voBK6LeiT3vY25r8g6eRWKIU9aerxKwsJs8dSKA 同样,如果用国内deepseek,那么填入从deepseek官网获取到的api key 2. {api网址} 替换为对应的api网址,官方chatgpt的api网址是https://api.openai.com/v1, 第三方分享的chatgpt的api...
],"stream":True}) headers = {'Accept':'application/json','Authorization':'Bearer YOUR_API_KEY','User-Agent':'Apifox/1.0.0 (https://apifox.com)','Content-Type':'application/json'} conn.request("POST","/v1/chat/completions", payload, headers) res = conn.getresponse() data = res....
请求path /api 参数straem 控制是否流式响应,stream=true 表示流式响应,否则普通响应 */constKoa=require("koa");constRouter=require("koa-router");constbodyParser=require("koa-bodyparser");constapp=newKoa();constrouter=newRouter();// Use bodyParser middleware to parse request bodyapp.use(bodyPars...
ChatGPT、GPT-4 Turbo接口调用(stream模式) 接口地址 https://chat.xutongbao.top/api/light/chat/createChatCompletion 请求方式 post 请求参数 model可选值: “gpt-3.5-turbo-1106”、“gpt-3.5-turbo-16k” 、“gpt-4”、“gpt-4-1106-preview”。 默认值为: “gpt-3.5-turbo-1106”...
善于观察的朋友一定会敏锐地发现ChatGPT网页端是逐句给出问题答案的,同样,ChatGPT后台Api接口请求中,如果将Stream参数设置为True后,Api接口也可以实现和ChatGPT网页端一样的流式返回,进而更快地给到前端用户反馈,同时也可以缓解连接超时的问题。 Server-sent events(SSE)是一种用于实现服务器到客户端的单向通信的协议...
stream:控制是否为流式输出。当参数设置为 True 时,API 的返回结果会以流的方式不断推送给客户端,无需等待全部结果生成完成。当参数设置为 False 时,则需要等待所有结果生成才能一次性返回给客户端。 messages字段需要重点解释一下:我们可以在代码中指定角色类型,在gpt-3.5-turbo模型中。主要包含三种角色,分别是系统...
善于观察的朋友一定会敏锐地发现ChatGPT网页端是逐句给出问题答案的,同样,ChatGPT后台Api接口请求中,如果将Stream参数设置为True后,Api接口也可以实现和ChatGPT网页端一样的流式返回,进而更快地给到前端用户反馈,同时也可以缓解连接超时的问题。 Server-sent events(SSE)是一种用于实现服务器到客户端的单向通信的协议...
善于观察的朋友一定会敏锐地发现ChatGPT网页端是逐句给出问题答案的,同样,ChatGPT后台Api接口请求中,如果将Stream参数设置为True后,Api接口也可以实现和ChatGPT网页端一样的流式返回,进而更快地给到前端用户反馈,同时也可以缓解连接超时的问题。 Server-sent events(SSE)是一种用于实现服务器到客户端的单向通信的协议...
如下部分代码对应项目路径为:server/src/thirdpart/gptApi/gptApi.js async function createChatCompletion(messages) { // 如下为 流式数据传输 写法 const res = openai.createChatCompletion( { model: "gpt-3.5-turbo", messages, stream: true,