内容补全接口
POST/v1/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
要使用的模型的 ID。您可以使用List models API 来查看所有可用模型，或查看我们的模型概述以了解它们的描述。
生成完成的提示，编码为字符串、字符串数组、标记数组或标记数组数组。 请注意，<|endoftext|> 是模型在训练期间看到的文档分隔符，因此如果未指定提示，模型将生成新文档的开头。
完成时生成的最大令牌数。 您的提示加上的令牌计数max_tokens不能超过模型的上下文长度。大多数模型的上下文长度为 2048 个标记（最新模型除外，它支持 4096）。
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。
为每个提示生成多少完成。 注意：因为这个参数会产生很多完成，它会很快消耗你的令牌配额。请谨慎使用并确保您对max_tokens和进行了合理的设置stop。
是否回流部分进度。如果设置，令牌将在可用时作为仅数据服务器发送事件发送，流由data: [DONE]消息终止。
包括最有可能标记的对数概率logprobs，以及所选标记。例如，如果logprobs是 5，API 将返回 5 个最有可能的标记的列表。API 将始终返回采样令牌的 ，因此响应中logprob最多可能有元素。logprobs+1 的最大值logprobs为 5。如果您需要更多，请通过我们的帮助中心联系我们并描述您的用例。
API 将停止生成更多令牌的最多 4 个序列。返回的文本将不包含停止序列。
{
"model": "gpt-3.5-turbo-instruct",
"prompt": "Say this is a test",
"max_tokens": 7,
"temperature": 0,
"top_p": 1,
"n": 1,
"stream": false,
"logprobs": null,
"stop": "\n"
}示例代码
返回响应
{
"id": "cmpl-uqkvlQyYK7bGYrRHQ0eXlWi7",
"object": "text_completion",
"created": 1589478378,
"model": "text-davinci-003",
"choices": [
{
"text": "\n\nThis is indeed a test",
"index": 0,
"logprobs": null,
"finish_reason": "length"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 5,
"completion_tokens": 7,
"total_tokens": 12
}
}