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) ...
], "usage": { "prompt_tokens": 5, "completion_tokens": 7, "total_tokens": 12 } }
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...
在OpenAI Completion API中,presence_penalty和frequency_penalty参数的取值范围均为0到1之间的实数。当参数值越高时,惩罚力度就越大,生成文本的多样性也就越高;当参数值越低时,惩罚力度就越小,生成文本的多样性也就越低。一般来说,推荐使用默认值(即0)或者接近默认值的参数值,以保证生成的文本质量和多样性的平衡。
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...
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...
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 ...
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...
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...
打开OpenAI官网API介绍页面,可以发现涉及到的语言模型API主要有Completion、Chat、Edit、Embedding、Finetunes。由于Embedding和Finetunes跟直接的应用关系较少,在此主要介绍下Completion、Chat、Edit这三个功能。 Completion 看名字就能看出来,completion主要是解决补全问题的。具体来说,就是用户输入一段提示文字,模型按照文字...