聊天接口
POST/v1/chat/completions给定一个提示，该模型将返回一个或多个预测的完成，并且还可以返回每个位置的替代标记的概率。
为提供的提示和参数创建完成
请求参数
以聊天格式生成聊天完成的消息。
要使用的模型的 ID。有关哪些模型适用于聊天 API 的详细信息，请参阅模型端点兼容性表。
-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据新标记在文本中的现有频率对其进行惩罚，从而降低模型逐字重复同一行的可能性。 查看有关频率和存在惩罚的更多信息。
修改指定标记出现在生成中的可能性。 接受一个 json 对象，该对象将标记（由标记器中的标记 ID 指定）映射到从 -100 到 100 的关联偏差值。从数学上讲，偏差会在采样之前添加到模型生成的 logits 中。确切的效果因模型而异，但 -1 和 1 之间的值应该会减少或增加选择的可能性；像 -100 或 100 这样的值应该导致相关令牌的禁止或独占选择。
是否返回输出标记的对数概率。如果为 true，则返回message的content中返回的每个输出token的对数概率。
0 到 20 之间的整数，指定在每个标记位置返回的最可能标记的数量，每个标记均具有相关的对数概率。如果使用此参数，则logprobs必须设置为true。
聊天完成时生成的最大令牌数。 输入标记和生成标记的总长度受模型上下文长度的限制。
为每个输入消息生成多少个聊天完成选项。
-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据到目前为止是否出现在文本中来惩罚新标记，从而增加模型谈论新主题的可能性。 查看有关频率和存在惩罚的更多信息。
指定模型必须输出的格式的对象。与GPT-4 Turbo和所有比gpt-3.5-turbo-1106更新的 GPT-3.5 Turbo 模型兼容。 设置为{ "type": "json_object" }启用 JSON 模式，保证模型生成的消息是有效的 JSON。 重要提示：使用 JSON 模式时，您还必须通过系统或用户消息指示模型自行生成 JSON。如果不这样做，模型可能会生成无休止的空白流，直到生成达到令牌限制，从而导致长时间运行且看似“卡住”的请求。另请注意，如果finish_reason="length"，消息内容可能会被部分截断，这表示生成超出max_tokens或对话超出了最大上下文长度。
必须是text或json_object。
API 将停止生成更多令牌的最多 4 个序列。
如果设置，则在消息data: [DONE]之前会流式传输一个额外的usage块。此块上的字段显示整个请求的令牌使用情况统计信息，并且该choices字段将始终为空数组。
使用什么采样温度，介于 0 和 2 之间。较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使输出更加集中和确定。 我们通常建议改变这个或top_p但不是两者。
一种替代温度采样的方法，称为核采样，其中模型考虑具有 top_p 概率质量的标记的结果。所以 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的标记。 我们通常建议改变这个或temperature但不是两者。
函数调用使用，参考OpenAI官方文档
函数调用使用，参考OpenAI官方文档
代表您的最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。了解更多。
{
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "Hello!"
}
]
}示例代码
返回响应
{
"id": "chatcmpl-123",
"object": "chat.completion",
"created": 1677652288,
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "\n\nHello there, how may I assist you today?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 9,
"completion_tokens": 12,
"total_tokens": 21
}
}