ChatGPTgpt-3.5-turbo由OpenAI 最先进的语言模型提供支持。
使用 OpenAI API，您可以构建自己的应用程序来gpt-3.5-turbo执行以下操作：
起草电子邮件或其他书面文件
编写 Python 代码
回答有关一组文件的问题
创建会话代理
为您的软件提供自然语言界面
一系列科目的导师
翻译语言
模拟视频游戏中的角色等等
本指南解释了如何为基于聊天的语言模型进行 API 调用，并分享获得良好结果的技巧。您还可以在 OpenAI Playground 中试验新的聊天格式。
聊天模型将一系列消息作为输入，并返回模型生成的消息作为输出。
尽管聊天格式旨在简化多轮对话，但它对于没有任何对话的单轮任务同样有用（例如之前由指令跟随模型提供的任务，如 ）text-davinci-003。
示例 API 调用如下所示：
openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
{"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
{"role": "user", "content": "Where was it played?"}
]
)主要输入是消息参数。消息必须是一个消息对象数组，其中每个对象都有一个角色（“系统”、“用户”或“助手”）和内容（消息的内容）。对话可以短至 1 条消息或填满许多页面。
通常，对话首先使用系统消息格式化，然后是交替的用户和助理消息。
system 消息有助于设置助手的行为。在上面的例子中，助手被指示“你是一个有用的助手”。
user 消息有助于指导助手。它们可以由应用程序的最终用户生成，或由开发人员设置为指令。
assistant 消息帮助存储先前的响应。它们也可以由开发人员编写，以帮助提供所需行为的示例。
当用户指令引用先前的消息时，包括对话历史记录会有所帮助。在上面的示例中，用户的最后一个问题是“它在哪里播放？” 仅在有关 2020 年世界大赛的先前消息的上下文中才有意义。由于模型对过去的请求没有记忆，因此必须通过对话提供所有相关信息。如果对话不适合模型的令牌限制，则需要以某种方式缩短它。
API 响应示例如下所示：
{
'id': 'chatcmpl-6p9XYPYSTTRi0xEviKjjilqrWU2Ve',
'object': 'chat.completion',
'created': 1677649420,
'model': 'gpt-3.5-turbo',
'usage': {'prompt_tokens': 56, 'completion_tokens': 31, 'total_tokens': 87},
'choices': [
{
'message': {
'role': 'assistant',
'content': 'The 2020 World Series was played in Arlington, Texas at the Globe Life Field, which was the new home stadium for the Texas Rangers.'},
'finish_reason': 'stop',
'index': 0
}
]
}在 Python 中，可以使用 提取助手的回复response[‘choices’][0][‘message’][‘content’]。
语言模型以称为标记的块形式读取文本。在英语中，token 可以短至一个字符，也可以长至一个单词（例如，a或 apple），在某些语言中，token 甚至可以短于一个字符，甚至长于一个单词。
例如，字符串“ChatGPT is great!”被编码为六个标记：[“Chat”, “G”, “PT”, “ is”, “ great”, “!”].
API 调用中的令牌总数会影响： 您的 API 调用成本是多少，因为您为每个令牌支付费用 您的 API 调用需要多长时间，因为写入更多令牌需要更多时间 您的 API 调用是否有效，因为令牌总数必须是低于模型的最大限制（4096 个令牌gpt-3.5-turbo-0301）
输入和输出令牌都计入这些数量。例如，如果您的 API 调用在消息输入中使用了 10 个令牌，而您在消息输出中收到了 20 个令牌，则您需要支付 30 个令牌的费用。
要查看 API 调用使用了多少令牌，请检查usageAPI 响应中的字段（例如，response[‘usage’][‘total_tokens’]）。
要在不进行 API 调用的情况下查看文本字符串中有多少标记，请使用 OpenAI 的tiktoken Python 库。示例代码可以在 OpenAI Cookbook 关于如何使用 tiktoken 计算令牌的指南中找到。
传递给 API 的每条消息都会消耗内容、角色和其他字段中的令牌数量，外加一些额外的用于幕后格式化。这在未来可能会略有改变。
如果对话中的标记过多而无法适应模型的最大限制（例如，超过 4096 个标记gpt-3.5-turbo），您将不得不截断、省略或以其他方式缩小文本，直到它适合为止。请注意，如果从消息输入中删除一条消息，模型将失去所有关于它的知识。
另请注意，很长的对话更有可能收到不完整的回复。例如，一段gpt-3.5-turbo长度为 4090 个令牌的对话将在仅 6 个令牌后被截断。
指导模型的最佳实践可能因模型版本而异。以下建议适用于 gpt-3.5-turbo-0301，可能不适用于未来的模型。
许多对话以系统消息开始，以温和地指示助手。例如，这是用于 ChatGPT 的系统消息之一：
你是 ChatGPT，OpenAI 训练的大型语言模型。尽可能简洁地回答。知识截止日期：{knowledge_cutoff} 当前日期：{current_date}
一般来说，gpt-3.5-turbo-0301对系统消息的关注度不高，因此重要的说明往往放在用户消息中比较好。
如果模型没有生成您想要的输出，请随意迭代并尝试潜在的改进。您可以尝试以下方法：
让你的指示更明确
指定您想要答案的格式
在确定答案之前让模型逐步思考或讨论利弊
如需更及时的工程创意，请阅读有关提高可靠性的技术的 OpenAI Cookbook 指南。
除了系统消息之外，温度和最大令牌是开发人员必须影响聊天模型输出的众多选项中的两个。对于温度，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。在 max tokens 的情况下，如果要将响应限制为特定长度，可以将 max tokens 设置为任意数字。这可能会导致问题，例如，如果您将最大标记值设置为 5，因为输出将被切断并且结果对用户没有意义。
由于gpt-3.5-turbo性能与text-davinci-003每个令牌的价格相似但价格低 10%，因此我们建议gpt-3.5-turbo大多数用例使用。
对于许多开发人员来说，转换就像重写和重新测试提示一样简单。
例如，如果您使用以下完成提示将英语翻译成法语：
Translate the following English text to French: “{text}”等效的聊天对话可能如下所示：
[
{“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant that translates English to French.”},
{“role”: “user”, “content”: ‘Translate the following English text to French: “{text}”’}
]或者甚至只是用户消息：
[
{“role”: “user”, “content”: ‘Translate the following English text to French: “{text}”’}
]不可以。自 2023 年 3 月 1 日起，您只能微调基础 GPT-3 模型。有关如何使用微调模型的更多详细信息，请参阅微调指南。
自 2023 年 3 月 1 日起，我们会将您的 API 数据保留 30 天，但不再使用您通过 API 发送的数据来改进我们的模型。在我们的数据使用政策中了解更多信息。
如果您想向聊天 API 的输出添加审核层，您可以按照我们的审核指南来防止显示违反 OpenAI 使用政策的内容。
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