奶鲨API(OpenAI)中文文档
    奶鲨API(OpenAI)中文文档
    • 发出请求
    • 模型接口
      • 完成对象
      • 模型(Models)
        • 列出模型
      • 聊天接口(Chat)
        • 聊天接口(通用)
        • Suno
        • Anthropic Claude(全系列,已更新支持第三代)
        • gpts
        • gemini-pro
        • gpt-4-all(分析图片)
        • gpt-4-all(生成图片)
        • gpt-4-turbo-2024-04-09(识图)
      • 查询令牌额度
        • 已用额度查询
      • 自动补全接口(Completions)
        • 内容补全接口
      • 图像接口(Images)
        • Midjourney API文档
          • InsightFace任务提交
            • 提交swap_face任务
          • 任务提交
            • 执行动作
            • 提交Blend任务
            • 提交Describe任务
            • 提交Imagine任务
            • 提交Modal
            • 提交Shorten任务
            • 上传文件到discord
          • 任务查询
            • 查询所有任务
            • 根据ID列表查询任务
            • 根据ID列表查询任务-字段displays
            • 分页查询任务
            • 查询任务队列
            • 取消任务
            • 指定ID获取任务
            • 获取任务图片的seed(需设置mj或niji的私信ID)
        • DALL·E 3
        • Stable-Diffusion
      • 向量生成接口(Embeddings)
        • 创建嵌入
      • 音频接口(Audio)
        • 创建转录
        • 创建翻译
        • TTS文本转语音
      • Suno音乐接口
        • Suno-V3.5
          • 生成音乐
          • 查询任务
      • 定制suno接口
        • suno定制接口
    • 帮助中心
      • 常见问题及解决办法

    发出请求

    您可以将下面的命令粘贴到您的终端中以运行您的第一个 API 请求。确保替换YOUR_API_KEY为您的在奶鲨API后台生成的令牌(sk-xxx)。
    此请求查询模型以完成以提示“ Say this is a testgpt-3.5-turbo ”开头的文本。您应该会收到类似于以下内容的响应:
    
    1 {
    2    "id":"chatcmpl-abc123",
    3    "object":"chat.completion",
    4    "created":1677858242,
    5    "model":"gpt-3.5-turbo-0301",
    6    "usage":{
    7       "prompt_tokens":13,
    8       "completion_tokens":7,
    9       "total_tokens":20
    10    },
    11    "choices":[
    12       {
    13          "message":{
    14             "role":"assistant",
    15             "content":"\n\nThis is a test!"
    16          },
    17          "finish_reason":"stop",
    18          "index":0
    19       }
    20    ]
    21 }
    现在你已经生成了你的第一个聊天完成。我们可以看到finish_reasonisstop这意味着 API 返回了模型生成的完整完成。在上面的请求中,我们只生成了一条消息,但是你可以设置参数n来生成多条消息选择。在这个例子中,gpt-3.5-turbo更多的是用于传统的文本完成任务。该模型还针对聊天应用程序进行了优化。
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    完成对象
    Built with