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要使用的模型的 ID。有关哪些模型适用于聊天 API 的详细信息，请参阅模型端点兼容性表。

以聊天格式生成聊天完成的消息。

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。

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。

为每个输入消息生成多少个聊天完成选项。

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 。

API 将停止生成更多令牌的最多 4 个序列。

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。

-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。

-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。

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。

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