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...
], "usage": { "prompt_tokens": 5, "completion_tokens": 7, "total_tokens": 12 } }
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...
openai.api_key ="YOUR_API_KEY"prompt ="The quick brown fox jumps over the lazy dog."suffix ="The end of the story."response = openai.Completion.create( engine="davinci", prompt=prompt, max_tokens=50, n=1, stop=None, temperature=0.5, suffix=suffix )print(response.choices[0].text) ...
openai.Completion.create 接口参数说明 引言:对于接口,不了解参数含义,就不知道它能咋用?而了解参数的含义最好有例子,基于这个认知,整理了OpenAI几个主要API的接口参数说明。 OpenAI的completions接口是一种自然语言处理API,可用于各种文本生成任务,例如: 文本摘要:给定一篇文章,生成一个简短的摘要。
import openaiimport osopenai.api_base = "https://自己的域名/v1"openai.api_key = ('自己的key')model_engine_id = "text-davinci-002"prompt = "帮我生成一封邮件,约定下周一的见面时间和地点"completions = openai.Completion.create( engine=model_engine_id, prompt=prompt, max_tokens=300...
2. How to stream a chat completion 通过流API调用,响应以事件流的形式分成块逐步发送回来。在Python中,你可以使用for循环迭代这些事件。 让我们看看它是什么样子的: # Example of an OpenAI ChatCompletion request with stream=True# https://platform.openai.com/docs/guides/chat# a ChatCompletion requestresp...
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 ...
除了开放API权限,OpenAI还将在6个月内淘汰一些使用Completions API的旧模型。虽然此API仍可访问,但从今天开始,OpenAI将在开发人员文档中将其标记为「旧版」。OpenAI计划未来的模型和产品改进将重点放在Chat Completion API上。从2024年1月4日开始,旧的Completion型号将不再可用,并将替换为以下型号:新模型也将在...
今天,我们将深入探讨如何通过OpenAI API与ChatGPT进行交互。我们将分三个部分展开:OpenAI API的介绍、Prompt的编写技巧和Completion的逻辑。一、OpenAI API介绍OpenAI API是OpenAI提供的机器学习服务接口,允许开发者在遵守条款协议的前提下,调用OpenAI的模型进行推理。通过OpenAI API,我们可以轻松地实现自然语言处理、图像...