对话生成 chatGpt 接口

POST

https://yewu.bcwhkj.cn/v1/chat/completions

冰橙API提供与OPENAI官方的API兼容的接口方式，方便国内开发者进行与OPENAI的CHATGPT的接口对接服务

💡

注：GPT3.5所有模型将强制指向gpt-4o-mini，即最新模型
有关非流式请求的消耗将降为原来的一半

💡

对话生成 GPT3.5 采用非SSE方式（流式），对话响应一般，需等待官方数据全部接收后才会进行响应输出
推荐采用流式输出，效果更好

token获取方式：

访问公众号《冰橙云》进入菜单冰橙AI助手后，访问右上角 / API密钥可查看 token

访问：https://yewu.bcwhkj.cn 》个人》API密钥》Token令牌

只列出部分常用参数，完整参数说明参考
OpenAI 官方文档：https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat

请求参数

Header 参数

Content-Type

string

固定值

可选

默认值:

application/json

Authorization

string

可选

token要更换为个人自己的TOKEN

默认值:

Bearer token

Body 参数application/json

messages

array [object {2}]

必需

role

enum<string>

必需

枚举值:

systemuserassistant

content

string

提问的内容

必需

model

enum<string>

模型

必需

枚举值:

gpt-3.5-turbo-0125gpt-3.5-turbogpt-3.5-turbo-16kgpt-4ogpt-4-0125-previewgpt-4-turbo-preview

默认值:

gpt-3.5-turbo-0613

stream

boolean

是否启用流式

可选

默认值:

false

max_tokens

integer

可选

回复的最大内容长度。限制一次请求中模型生成 completion 的最大 token 数。输入 token 和输出 token 的总长度受模型的上下文长度的限制。

默认值:

4000

frequency_penalty

integer

可选

频率惩罚，-2.0 到 2.0 之间的数字。正值根据新标记在文本中到目前为止的现有频率进行惩罚，降低模型重复相同行文字的可能性。

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但不是两者同时提交。

integer

可选

为每个输入消息生成多少个聊天补全选择。

response_format

object

可选

指定模型必须输出的格式的对象。将 { "type": "json_object" } 启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。重要提示:使用 JSON 模式时,还必须通过系统或用户消息指示模型生成 JSON。如果不这样做,模型可能会生成无休止的空白流,直到生成达到令牌限制,从而导致延迟增加和请求“卡住”的外观。另请注意,如果 finish_reason="length",则消息内容可能会被部分切断,这表示生成超过了 max_tokens 或对话超过了最大上下文长度。显示属性

type

string

可选

默认值:

json_object

tools

array[string]

可选

模型可以调用的一组工具列表。目前,只支持作为工具的函数。使用此功能来提供模型可以为之生成 JSON 输入的函数列表。

tool_choice

object

可选

控制模型调用哪个函数(如果有的话)。none 表示模型不会调用函数,而是生成消息。auto 表示模型可以在生成消息和调用函数之间进行选择。通过 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 强制模型调用该函数。如果没有函数存在,默认为 none。如果有函数存在,默认为 auto。显示可能的类型

示例

{
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "你是一个能干的助手."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "谁赢得了2020年的世界职业棒球大赛?"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "洛杉矶道奇队在2020年赢得了世界职业棒球大赛冠军."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "它在哪里举办的?"
    }
  ],
  "model": "gpt-4o-mini",
  "stream": false
}

示例代码

Shell

JavaScript

Java

Swift

PHP

Python

HTTP

Objective-C

Ruby

OCaml

Dart

curl --location --request POST 'https://yewu.bcwhkj.cn/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer token' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "你是一个能干的助手."},
        {"role": "user", "content": "谁赢得了2020年的世界职业棒球大赛?"},
        {"role": "assistant", "content": "洛杉矶道奇队在2020年赢得了世界职业棒球大赛冠军."},
        {"role": "user", "content": "它在哪里举办的?"}
    ],
    "model": "gpt-4o-mini",
    "stream": false
}'

返回响应

🟢200成功

application/json

Body

string

必需

model

string

使用的模型

必需

choices

array [object {1}]

必需

message

object

可选

{
  "id": "chatcmpl-7stavzrezgeImDvdKABNHVNbZvIN4",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1693317773,
  "model": "gpt-3.5-turbo-0613",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "2020年的世界职业棒球大赛是在美国德州州的阿灵顿的球场举办的."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 101,
    "completion_tokens": 40,
    "total_tokens": 141
  }
}

如何让GPT扮演具体角色

对话生成 GPT3.5 非流式 get

对话生成 chatGpt 接口

token获取方式：#

请求参数

示例代码

返回响应

token获取方式：