内容补全接口 - DEEP OpenAI（ChatGPT）中文文档 copy

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

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 {{YOUR_API_KEY}}

Body 参数application/json

model

string

必需

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。

prompt

string

可选

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。

max_tokens

integer

可选

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）。

temperature

integer

可选

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。

top_p

integer

可选

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。

integer

可选

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。

stream

boolean

可选

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。

logprobs

null

可选

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。

stop

string

可选

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。

示例

{
  "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

Shell

JavaScript

Java

Swift

PHP

Python

HTTP

Objective-C

Ruby

OCaml

Dart

返回响应

🟢200Ok

application/json

Body

string

必需

object

string

必需

created

integer

必需

model

string

必需

choices

array [object {4}]

必需

text

string

可选

index

integer

可选

logprobs

null

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": "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
  }
}