工具
首先你得有一个 key，这里获取key的方法就不做赘述 调试工具 postman (其他的也行)
创建聊天
参数 | 说明 | 类型 | 可选值 | 默认值 | 必传 |
model | 聊天模型 | string | - | - | 是 |
messages | 聊天记录 | array | - | - | 是 |
temperature | 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。 | number | - | - | 否 |
top_p | 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。 | number | - | - | 否 |
n | 为每个输入消息生成多少个聊天完成选项。 | integer | - | - | 否 |
stream | 如果设置，将发送部分消息增量，就像在 ChatGPT 中一样。当令牌可用时，令牌将作为纯数据服务器发送事件data: [DONE]发送，流由消息终止。有关示例代码，请参阅 OpenAI Cookbook 。 | boolean | - | - | 否 |
stop | API 将停止生成更多令牌的最多 4 个序列。 | string | - | - | 否 |
max_tokens | 聊天完成时生成的最大令牌数。 输入标记和生成标记的总长度受模型上下文长度的限制。 | number | - | - | 否 |
presence_penalty | -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。 查看有关频率和存在惩罚的更多信息。 | number | - | - | 否 |
frequency_penalty | -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。 查看有关频率和存在惩罚的更多信息。 | number | - | - | 否 |
user | 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。了解更多。 | string | - | - | 否 |
model 可选值
gpt-3.5-turbo
gpt-3.5-turbo-16k
gpt-3.5-turbo-0301
gpt-3.5-turbo-0613
gpt-3.5-turbo-16k-0613
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gpt-4-0613
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