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  1. Chat
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    • 关于OpenAI兼容API接口说明
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        POST
      • embeddings
        POST
    • Audio-文档正在补充中
  • Midjourney开放API接口-文档正在补充中
  • Claude-文档正在补充中
  1. Chat

embeddings

POST
https://api.aicnn.cn/v1/chat/embeddings
OpenAI的ChatCompletion接口
支持OpenAI所有的Chat模型，包括最新的1106批次的模型
关于该接口的详细参数您可以查阅OpenAI的官方文档：https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create
您还可以通过此接口，以OpenAI ChatCompletion API的格式，调用以下模型：
模型名称模型描述token最大限制计费类型价格
gpt-3.5-turboopenai速度最快的模型5000次数10
gpt-3.5-turbo-16kGPT3.5的高容量版本，适合大规模文本处理16000次数10
gpt-4高级人工智能模型，提供更复杂的语言理解和生成能力8000次数750
gpt-4-1106-previewopenai上下文最长的模型，适合复杂的语言处理任务128000token1
gpt-4-32k专注于处理大量数据的GPT4模型版本，适用于高负载任务32000次数1200
gpt-4-vGPT4的视觉处理版本，结合了文字和图像处理能力32767次数1150
gpt-4-vision-previewGPT4的视觉处理版本，结合了文字和图像处理能力32767次数1150
gpt-4-dalle结合了GPT4和DALL-E的模型，能够理解和生成创意图像4095次数1150
gpt-4-all多功能版GPT4模型，集成了多种处理能力32767次数1150
gpt-4-gizmoGPT4的一种变体，专注于特定应用场景，可以使用所有gpts的插件, 详细使用教程见接入文档32767次数1150
gemini-pro高级人工智能模型，提供更复杂的语言理解和生成能力8000次数100
gemini-pro-vision高级人工智能模型，提供更复杂的语言理解和生成能力8000次数200
claude-1-100k初级版的Claude模型，适合基本的语言理解和生成任务7000次数20
claude-1.3Claude模型的升级版，提供更好的性能7000次数20
claude-1.3-100k高容量Claude模型，专为处理极大规模数据设计100000次数20
claude-2Claude模型的最新版本，具有最先进的语言处理技术100000次数20
midjourney最强大的图像生成AI模型12000次数1500
google-palmGoogle开发的AI模型，擅长大数据处理和搜索优化5000次数10
llama-2-70b高容量的Llama模型，适合复杂的分析和预测任务70000次数10
llama-2-13b中等容量的Llama模型，平衡了性能和成本性能和灵活性，适合多种不同的应用场景13000次数10
llama-2-7bLlama模型的基础版，提供了基本的语言处理功能7000次数10
code-llama-34b专为编程和代码分析设计的Llama模型，具有高级代码理解能力34000次数10
code-llama-13bLlama模型的编程专用版，适合处理中等复杂度的编程任务13000次数10
code-llama-7b入门级的编程专用Llama模型，适合基础编程问题7000次数10
stable-diffusion高级图像生成和处理模型，擅长创建逼真的视觉效果8000次数10
qwen-72b通义千问，阿里云开发的预训练语言模型。32000次数100
mixtral-8x7b比3.5强32000次数50
mistral-medium接近于gpt-4的性能，更加快速，32k的上下文32000次数100
file-upload文件上传32次数5
gpts-get获取gpts详细信息32次数2
gpts-search搜索gpts200次数1
只需要在 model 参数中指定这些模型即可

gpts应用如何介入#

介绍#

什么是gpts?, 简而言之就是openai开发的插件商店，用户可以自定义自己的gpts，针对各种场景专门使用，例如论文搜索、翻译、代码补全等等，这里只是简单介绍一下如何接入，更多的gpts使用方法请自行搜索

如何找到gpts id#

找到gpts的ID，请参考如下步骤
1.
首先需要找到你需要的gpts，如何寻找呢？随便找一个搜索引擎，这里以bing为例子
2.
例如我想找到翻译相关的gpts，搜索输入 site:chat.openai.com/g 翻译, 即可看到搜索结果中一堆gpts插件 搜索翻译
3.
找到你需要的gpts，点击进入
4.
看到地址栏的地址，找到g-xxxxxxx，例如https://chat.openai.com/g/g-IZb9C11iR-ying-wen-fan-yi-zhuan-jia中的g-IZb9C11iR，即为gpts的id
5.
此时得到模型名称就是 gpt-4-gizmo-g-IZb9C11iR

gpts请求#

接入方式有两种，请求地址都是 https://api.aicnn.cn/v1/chat/completions, 请求参数上有点区别，返回参数上和一般的gpt-3.5-turbo模型一致
1.
动态model
和普通gpt-3.5-turbo模型接入方式保持一致，唯一的参数区别就是model: gpt-4-gizmo-g-xxxxxx

Google AI系列注意事项#

0. 由于Google VertexAI 提供的预览版API接口很屑，这边就不再提供原生API了，仅提供通用的OpenAI Chat/Compltions标准的API。
1. 虽然Gemini Pro系列不支持非流式请求，但是这边已经实现了OpenAI标准的非流和流式响应的封装，原生支持GPT的应用程序改一下模型名称即可直接接入。
2. 谷歌AI的Gemini Pro和PaLM系列模型目前整体处于预览阶段，并发配额很低，您可以预先尝试评估它的能力，或者将它接入到您的应用程序中。
3. Gemini Pro Vision是一个多模态的大模型，与GPT4Vision一样，支持基于输入的文字和图像进行混合推理，具体用法已转换为和GPT4v标准接口，因此可参考OpenAI官方的视觉教程: https://platform.openai.com/docs/guides/vision
4. 由于Google AI的模型仅按照字符数目作为计费依据，因此账单和接口中的Tokens直接就直接填写为输入和输出的字符串长度而不是实际的Token数目。
5. 关于Gemini Pro系列模型的能力水平：大约是3.5的水平，但是Vision版支持多模态，效果差强人意（指大体上还算令人满意），可以当作GPT4v下位替代品。

请求参数

Authorization
在 Header 添加参数
Authorization
，其值为在 Bearer 之后拼接 Token
示例：
Authorization: Bearer ********************
Header 参数
Authorization
string 
可选
示例值:
Bearer {{sk}}
Body 参数application/json
model
string 
必需
messages
array [object {2}] 
必需
role
string 
必需
content
string 
必需
示例
{
  "model": "text-embedding-ada-002",
  "input": "AICNN 涵盖 画图、联网搜索、科研、文案创作、店铺运营、新媒体运营、PPT制作、视频生成等任何AI插件，超强AI，等你来体验。 超高性价比，不到¥10即可调用超100次超强专业模型。"
}

示例代码

Shell
JavaScript
Java
Swift
Go
PHP
Python
HTTP
C
C#
Objective-C
Ruby
OCaml
Dart
R
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
curl --location --request POST 'https://api.aicnn.cn/v1/chat/embeddings' \
--header 'Authorization: Bearer ' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "model": "text-embedding-ada-002",
  "input": "AICNN 涵盖 画图、联网搜索、科研、文案创作、店铺运营、新媒体运营、PPT制作、视频生成等任何AI插件，超强AI，等你来体验。 超高性价比，不到¥10即可调用超100次超强专业模型。"
}'

返回响应

🟢200成功
application/json
Body
id
string 
必需
object
string 
必需
created
integer 
必需
model
string 
必需
choices
array [object {3}] 
必需
index
integer 
可选
message
object 
可选
finish_reason
string 
可选
usage
object 
必需
prompt_tokens
integer 
必需
completion_tokens
integer 
必需
total_tokens
integer 
必需
示例
{
  "id": "chatcmpl-8IXolsgH8YDFIjiRZScLjNPylMxyr",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1699430591,
  "model": "gpt-4-0613",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Test"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 19,
    "completion_tokens": 1,
    "total_tokens": 20
  }
}
修改于 2024-03-28 02:01:09
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Chat Completion
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