这里用OpenAI api_resource的源代码来做说明 如上图所示,OpenAI的API主要有Audio, ChatCompletion, Completion, Customer, Deployment, Edit, Embedding, Engine, ErrorObject, File, FineTune, Image, Model, Moderation等模块. 我们对其中的主要模块先做概要性解释: Audio模块的主要功能是将Audio转换为文本。 ChatCom...
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/v1/chat/completions 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...
例如,如果您的 API 调用在消息输入中使用了 10 个 token,并且在消息输出中收到了 20 个 token,您将被收取 30 个token 的费用。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 ...
唯一的区别是 ChatCompletion/Completion api。 两种情况下的型号相同,gpt-35-turbo。 我保持较低的温度,这样可以获得更一致的结果。 其他提示也会给出完全不同的答案,例如如果我尝试“歌曲的定义是什么?”之类的内容。问题为什么会发生这种情况? 鉴于它们使用相同的模型,相同的提示不应该给出相似的结果吗? 是否有...
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...
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 workimpo...
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__": ...
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 ...
Spring AI OpenAI Chat - 提取类型 [OpenAiApi$ChatCompletion] 和内容类型 [application/json] 的响应时出错问题描述 投票:0回答:1在我的 Spring Boot (3.3.4) 应用程序中,我尝试使用 Spring AI OpenAI。我对此完全陌生。这是我的设置: 应用程序属性 spring.ai.openai.api-key=key spring.ai.openai.chat....
2023年6月13日:OpenAI宣布在Chat Completion模型中加入函数调用(Function calling)功能,全面开放16K对话长度的模型、降低模型调用资费等,这代表着Chat模型不再需要借助LangChain框架就可以直接在模型内部调用外部工具API,可以更加便捷的构建以LLM为核心的AI应用程序。