OpenAI Chat API 详解：打造智能对话应用的基石

OpenAI Chat API 详解：打造智能对话应用的基石

OpenAI API 提供了强大的自然语言处理能力, 通过简单的 API 调用, 开发者可以将先进的语言模型集成到各种应用中。然而, 要充分发挥这些模型的潜力, 理解并灵活运用其丰富的调用参数至关重要。本文将带你深入探索 OpenAI API 的各项参数, 并结合实际案例, 助你成为驾驭语言力量的行家。

参数概览

在深入每个参数之前, 我们先通过一个表格对 OpenAI API 的常用调用参数进行概览, 其中包含了参数及其默认值, 让你对整体有一个清晰的认识。

参数名	类型	是否必需	描述	常用取值示例	默认值
model	String	是	指定要使用的模型。	"gpt-3.5-turbo", "text-davinci-003", "code-davinci-002"	无
message	Array	是	messages 参数是一个包含消息对象的数组，用于表示到目前为止的对话历史 。每个消息对象必须包含 role 和 content 字段。role 可以是 system、user 或 assistant，分别代表系统指令、用户的输入和助手的回复。通过在 messages 数组中按时间顺序包含所有相关的先前消息，可以为模型提供必要的上下文，从而实现连贯的多轮对话。	"请写一首关于春天的诗歌", [{"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "assistant", "content": "你好！有什么我可以帮您？"}]	无
prompt	String/Array	否	在一些较旧的或基于补全的模型中，仍然会使用 prompt 参数。prompt 接受一个字符串或字符串数组，作为生成文本补全的输入 。对于构建类似 ChatGPT 的应用程序，推荐使用带有聊天补全端点的 messages 参数 。	"你好"	无
max_tokens	Integer	否	生成文本的最大 token 数。限制生成文本的长度, 防止模型输出过长。	50, 200, 1000	模型默认最大值
temperature	Float	否	控制生成文本的随机性。值越高, 输出越随机和有创造性；值越低, 输出越确定和集中。通常在 0 到 2 之间。	0.2, 0.7, 1.5	1.0
top_p	Float	否	控制生成文本的核采样。模型会考虑概率最高的 top-p 的 token 集合。与 temperature 类似, 但以不同的方式控制随机性。建议不要同时调整 temperature 和 top_p。	0.5, 0.9	1.0
n	Integer	否	为每个输入提示生成多少个独立的补全。	1, 3, 5	1
stream	Boolean	否	是否启用流式传输。如果设置为 True, 模型将以数据流的形式逐个返回 token。	True, False	False
stop	String/Array	否	模型在生成文本时遇到这些序列时会停止生成。可以是一个字符串或一个字符串数组。	"\n", `[“###”, "<	file_separator
presence_penalty	Float	否	对模型生成新 token 的惩罚, 鼓励模型生成之前文本中没有出现过的新概念。范围通常在 -2.0 到 2.0 之间。	-1.0, 0.5, 2.0	0.0
frequency_penalty	Float	否	对模型生成已经频繁出现的 token 的惩罚, 降低模型重复输出相同内容的倾向。范围通常在 -2.0 到 2.0 之间。	-1.0, 0.5, 2.0	0.0
logit_bias	Map	否	修改特定 token 出现在完成结果中的可能性。接受一个 JSON 对象, 该对象将 token (由 tokenizer 计算) 映射到介于 -100 和 100 之间的偏差值。正偏差会增加 token 的可能性, 而负偏差会降低其可能性。	{"50256": -100} (降低 `<	endoftext
user	String	否	代表最终用户的唯一标识符, 有助于 OpenAI 监控和检测滥用行为。	"user-1234", "internal-app-user"	null

注意: max_tokens 的默认值取决于所选模型的最大上下文长度。stop 和 user 默认值为 null，表示没有设置。logit_bias 默认值为空字典 {}，表示没有对任何 token 的概率进行调整。

核心参数详解与实战

接下来, 我们将对一些最核心和常用的参数进行更深入的探讨, 并通过实际案例展示它们的应用。

1. model: 选择你的 AI 大脑

model 参数决定了你将使用哪个 OpenAI 模型来处理你的请求。不同的模型在能力、速度和成本上都有所不同。

• gpt-3.5-turbo: 目前最流行的模型之一, 性价比高, 适用于各种文本生成和对话任务。
• text-davinci-003: 功能强大的文本生成模型, 擅长创意性写作、长文本生成和复杂指令理解。
• code-davinci-002: 专门为代码生成和理解而优化的模型。

实战案例 (Python SDK):

假设你想生成一篇关于未来旅行的短文, 你可以选择 text-davinci-003 以获得更具创意和深度的内容：

import openai

client = openai.OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.completions.create(
    model="text-davinci-003",
    prompt="展望未来，人们会以怎样的方式旅行？",
    max_tokens=200,
    temperature=0.8 # 覆盖默认值 1.0
)

print(response.choices