チャット補完を作成する
会話を構成するメッセージのリストが与えられると、提供されたモデルは適切なレスポンスを返します。
詳細については、「OpenAI APIリファレンス」内のチャット作成のドキュメントと関連するChat Completions APIガイドを参照してください。
入力
| フィールド | 定義 | タイプ | 必須 | 
|---|---|---|---|
| Model(モデル) | 使用するモデルのID。 Chat APIで機能するモデルの詳細については、「モデルエンドポイント互換性」テーブルを参照してください。 | ドロップダウン | TRUE | 
| Message(メッセージ) | 会話を構成するメッセージのリスト。 | オブジェクトのリスト | TRUE | 
| Temperature(温度) | 出力で使用するサンプリング温度。 0~2の値を使用できます。デフォルト値は1。 0.8のような高めの値では出力はよりランダムになり、0.2のような低めの値ではよりフォーカスされ、決定論的になります。 一般には、両方ではなく、この入力とTop Pのいずれかを変更することをお勧めします。 | 数値 | FALSE | 
| Top P | temperatureによるサンプリングの代替であり、核サンプリングと呼ばれます。 このモデルは、Top Pの確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 値0.1は、確立質量の上位10%で構成されるトークンが考慮されることを意味します。デフォルト値は1。 一般には、両方ではなく、この入力とTemperatureのいずれかを変更することをお勧めします。 | 数値 | FALSE | 
| N | 入力メッセージごとに生成されるチャット補完の選択肢の数。 デフォルト値は1。 | 数値 | FALSE | 
| Stop(停止) | それ以上のトークンの生成を停止するようにAPIに伝える最大で4つのテキストシーケンスを指定できます。「stopシーケンスの使用方法」を参照してください。 返されるチャット補完にはstopシーケンスは含まれません。 | テキスト | FALSE | 
| Max Tokens(最大トークン) | チャット補完に生成するトークンの最大数。 「トークナイザー」を参照してください。 | 数値 | FALSE | 
| Presence Penalty(存在ペナルティ) | -2.0~2.0の数値。 正の値では、テキスト内で既出かどうかに基づいて新規トークンがペナライズされるため、モデルが新しいトピックについて話す可能性が高くなります。 | 数値 | FALSE | 
| Frequency Penalty(頻度ペナルティ) | -2.0~2.0の数値。 正の値では、テキスト内で既出かどうかに基づいて新規トークンがペナライズされるため、モデルが同じ行を繰り返す可能性が低くなります。 | 数値 | FALSE | 
| User(ユーザー) | エンドユーザーを表す一意のID。 OpenAIは、このIDを使って不正使用を監視、検出できます。「安全性のベストプラクティス」を参照してください。 | テキスト | FALSE | 
出力
| フィールド | 定義 | タイプ | 
|---|---|---|
| Model(モデル) | チャット補完で使用されるモデル。 | テキスト | 
| ID | チャット補完チャンクの一意のID。 | テキスト | 
| Object(オブジェクト) | オブジェクトタイプ。常にchat.completionです。 | テキスト | 
| Created(作成日時) | OpenAIがチャット補完を作成したUnixタイムスタンプ。値は秒単位です。 | 数値 | 
| Choices(選択肢) | チャット補完の選択肢のリスト。 
 Nが1より大きい場合、結果は複数になる場合があります。 | オブジェクトのリスト | 
| Usage(使用状況) | 補完リクエストの使用状況統計情報。 
 | オブジェクト | 
| Raw Output(未加工出力) | チャットから返される未加工の出力。 | オブジェクト | 
例
次に、カードが返すRaw Output結果の例を示します。
{
  "id": "chatcmpl-123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1677652288,
  "model": "gpt-3.5-turbo-0613",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "\n\nHello there, how may I assist you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 9,
    "completion_tokens": 12,
    "total_tokens": 21
  }
}