聊天补全 - APICore

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

Content-Type

string

可选

示例值:

application/json

Authorization

string

可选

示例值:

Bearer sk-xxxx

Body 参数application/json

model

string

模型名称

必需

messages

array [object {2}]

必需

role

string

角色 system | user

必需

content

string

提问消息

必需

temperature

integer

温度

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但不是两者同时使用。

top_p

string

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但不是两者同时使用。

max_tokens

number

最大回复

可选

聊天完成时生成的最大Tokens数量。输入标记和生成标记的总长度受模型上下文长度的限制。

stream

boolean

流式输出

可选

流式输出或非流式输出

n

number

可选

为每个输入消息生成多少个聊天完成选项。

presence_penalty

integer

可选

-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据到目前为止是否出现在文本中来惩罚新标记，从而增加模型谈论新主题的可能性。

frequency_penalty

integer

可选

-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据新标记在文本中的现有频率对其进行惩罚，从而降低模型逐字重复同一行的可能性。

logit_bias

null

可选

修改指定标记出现在完成中的可能性。接受一个 json 对象，该对象将标记（由标记器中的标记 ID 指定）映射到从 -100 到 100 的关联偏差值。从数学上讲，偏差会在采样之前添加到模型生成的 logits 中。确切的效果因模型而异，但 -1 和 1 之间的值应该会减少或增加选择的可能性；像 -100 或 100 这样的值应该导致相关令牌的禁止或独占选择。

user

string

可选

代表您的最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。

示例

{
    "model": "gpt-3.5-turbo-instruct",
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 100,
    "top_p": 1,
    "frequency_penalty": 0,
    "presence_penalty": 0,
    "prompt": "天气非常好",
    "logprobs": 1
}

示例代码

Shell

JavaScript

Java

Swift

Go

PHP

Python

HTTP

C

C#

Objective-C

Ruby

OCaml

Dart

R

curl --location --request POST 'https://api.apicore.ai/v1/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-xxxx' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "model": "gpt-3.5-turbo-instruct",
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 100,
    "top_p": 1,
    "frequency_penalty": 0,
    "presence_penalty": 0,
    "prompt": "天气非常好",
    "logprobs": 1
}'

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 {4}]

必需

text

string

可选

index

integer

可选

logprobs

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": "string",
    "object": "string",
    "created": 0,
    "model": "string",
    "choices": [
        {
            "text": "string",
            "index": 0,
            "logprobs": {
                "tokens": [
                    "string"
                ],
                "token_logprobs": [
                    0
                ],
                "top_logprobs": [
                    {
                        "，": "string",
                        "我": "string",
                        "bytes:\\x82": "string"
                    }
                ],
                "text_offset": [
                    0
                ]
            },
            "finish_reason": "string"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 0,
        "completion_tokens": 0,
        "total_tokens": 0
    }
}