Installazione di unità di conversione gratuito!
Installazione di unità di conversione gratuito!
Installazione di unità di conversione gratuito!
|
Installazione di unità di conversione gratuito!
- OpenAi 聊天接口说明 - 代老师的博客
以下以OpenAI中最常用的聊天完成接口（Chat Completions API）为例，为你提供详细的接口说明，包括请求（Request）和响应（Response）示例，以及字段说明： 1
- OpenAI API格式详解-Chat Completions - 知乎
在使用兼容OpenAI的API请求模型来完成对话，首先需要指定大模型服务的 BASE_URL 和 OPENAI_API_KEY，其次是构建request请求体。 一个基本的请求 响应的例子： requestcurl https: api openai com v1 chat completi…
- ChatCompletions--火山方舟大模型服务平台-火山引擎
示例代码中 <Model> 需要替换为模型的 Model ID（或您在平台上创建的推理接入点 Endpoint ID）。 import com volcengine ark runtime model completion chat ChatCompletionRequest; import com volcengine ark runtime model completion chat ChatMessage; import com volcengine ark runtime model completion chat ChatMessageRole; import com volcengine ark runtime service ArkService;
- 【在线大模型调用】Chat Completions API调用方法实现文本对话
Chat Completions API 是 OpenAI 的对话型模型通过 chat completions create 函数实现文本对话。 api_key= "sk-YourKey", base_url= "https: api chatanywhere tech v1" model= "gpt-4o", messages=[ {"role": "user", "content": "请举几个罗马帝国的趣事"} 这个函数中有两个必须参数： model 和messages。 其中model表示调用的 模型 （这里调用的是 gpt-4o 模型），messages参数则是一个由字典构成的列表，其中每个字典（每条消息）内有两个键： " role "：这个键的值表示消息的发送者。
- chat completions 接口如何使用
① 请求地址： https: api openai com v1 chat completions 这个地址目前在国内大部分地区已经无法访问了，后边会讲解决办法 ② 最常用的接口参数包括： model: 必填，建议使用 gpt-3 5-turbo，便宜。 计费后边会讲。 messages: AI 进行提问的问题或信息。 max_tokens: 选填，指定生成回答的最大Token数。 stream: 选填，是否按流的方式发送内容。 其中 messages的格式为： {"role","content"}。 一般用 user 发送用户问题； system 发送给模型提示信息。 例如：
- ChatCompletionRequest class - openai_api library - Dart API - Pub
API docs for the ChatCompletionRequest class from the openai_api library, for the Dart programming language
- # OpenAI开发系列（十）：Chat Completion Models API . . .
本文介绍 Chat类模型及其API使用方法，在 OpenAI官网 中可以看到模型列表如下： 从模型的发展顺序上来看， Chat模型是Completion模型的升级版。 在官网中是这样介绍的： 各模型的优化关系是这样的： Completion模型核心功能是根据提示（prompt）进⾏提示语句的补全（即继续进行后续⽂本创作），它本质上是文本补全模型。 而 Chat模型升级的核心功能是对话， 它基于大量高质量对话文本进行微调，能够更好的理解用户对话意图，所以它能更顺利的完成与用户的对话。 大语言模型本质上都是概率模型，根据前文提示进行补全是⼤语⾔模型的原始功能，而对话类的功能则是加⼊额外 数据集 之后训练的结果
- OpenAI Chat completion API 入门指南 - 知乎
在 Chat completion API 接口中，我们可以实现这个上下文请求 completion = openai ChatCompletion create( model="gpt-3 5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个翻译家"}, {"role": "user", "content": "将我发你的英文句子翻译成中文，你不需要理解内容的含义作出回答。"}, {"role": "user", "content": "Draft an email or other piece of writing "} ] ) 助手响应输出
|
|
|