创建对话请求
curl --request POST \
--url https://api.ppio.com/openai/v1/completions \
--header 'Authorization: <authorization>' \
--header 'Content-Type: <content-type>' \
--data '
{
"model": "<string>",
"prompt": "<string>",
"max_tokens": 123,
"stream": {},
"stream_options": {
"include_usage": true
},
"n": {},
"seed": {},
"frequency_penalty": {},
"presence_penalty": {},
"repetition_penalty": {},
"stop": {},
"temperature": {},
"top_p": {},
"top_k": {},
"min_p": {},
"logit_bias": {},
"logprobs": {},
"best_of": 123
}
'import requests
url = "https://api.ppio.com/openai/v1/completions"
payload = {
"model": "<string>",
"prompt": "<string>",
"max_tokens": 123,
"stream": {},
"stream_options": { "include_usage": True },
"n": {},
"seed": {},
"frequency_penalty": {},
"presence_penalty": {},
"repetition_penalty": {},
"stop": {},
"temperature": {},
"top_p": {},
"top_k": {},
"min_p": {},
"logit_bias": {},
"logprobs": {},
"best_of": 123
}
headers = {
"Content-Type": "<content-type>",
"Authorization": "<authorization>"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)const options = {
method: 'POST',
headers: {'Content-Type': '<content-type>', Authorization: '<authorization>'},
body: JSON.stringify({
model: '<string>',
prompt: '<string>',
max_tokens: 123,
stream: {},
stream_options: {include_usage: true},
n: {},
seed: {},
frequency_penalty: {},
presence_penalty: {},
repetition_penalty: {},
stop: {},
temperature: {},
top_p: {},
top_k: {},
min_p: {},
logit_bias: {},
logprobs: {},
best_of: 123
})
};
fetch('https://api.ppio.com/openai/v1/completions', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));<?php
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://api.ppio.com/openai/v1/completions",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => '<string>',
'prompt' => '<string>',
'max_tokens' => 123,
'stream' => [
],
'stream_options' => [
'include_usage' => true
],
'n' => [
],
'seed' => [
],
'frequency_penalty' => [
],
'presence_penalty' => [
],
'repetition_penalty' => [
],
'stop' => [
],
'temperature' => [
],
'top_p' => [
],
'top_k' => [
],
'min_p' => [
],
'logit_bias' => [
],
'logprobs' => [
],
'best_of' => 123
]),
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Authorization: <authorization>",
"Content-Type: <content-type>"
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($err) {
echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
echo $response;
}package main
import (
"fmt"
"strings"
"net/http"
"io"
)
func main() {
url := "https://api.ppio.com/openai/v1/completions"
payload := strings.NewReader("{\n \"model\": \"<string>\",\n \"prompt\": \"<string>\",\n \"max_tokens\": 123,\n \"stream\": {},\n \"stream_options\": {\n \"include_usage\": true\n },\n \"n\": {},\n \"seed\": {},\n \"frequency_penalty\": {},\n \"presence_penalty\": {},\n \"repetition_penalty\": {},\n \"stop\": {},\n \"temperature\": {},\n \"top_p\": {},\n \"top_k\": {},\n \"min_p\": {},\n \"logit_bias\": {},\n \"logprobs\": {},\n \"best_of\": 123\n}")
req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)
req.Header.Add("Content-Type", "<content-type>")
req.Header.Add("Authorization", "<authorization>")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(res.Body)
fmt.Println(string(body))
}HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.ppio.com/openai/v1/completions")
.header("Content-Type", "<content-type>")
.header("Authorization", "<authorization>")
.body("{\n \"model\": \"<string>\",\n \"prompt\": \"<string>\",\n \"max_tokens\": 123,\n \"stream\": {},\n \"stream_options\": {\n \"include_usage\": true\n },\n \"n\": {},\n \"seed\": {},\n \"frequency_penalty\": {},\n \"presence_penalty\": {},\n \"repetition_penalty\": {},\n \"stop\": {},\n \"temperature\": {},\n \"top_p\": {},\n \"top_k\": {},\n \"min_p\": {},\n \"logit_bias\": {},\n \"logprobs\": {},\n \"best_of\": 123\n}")
.asString();require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://api.ppio.com/openai/v1/completions")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Content-Type"] = '<content-type>'
request["Authorization"] = '<authorization>'
request.body = "{\n \"model\": \"<string>\",\n \"prompt\": \"<string>\",\n \"max_tokens\": 123,\n \"stream\": {},\n \"stream_options\": {\n \"include_usage\": true\n },\n \"n\": {},\n \"seed\": {},\n \"frequency_penalty\": {},\n \"presence_penalty\": {},\n \"repetition_penalty\": {},\n \"stop\": {},\n \"temperature\": {},\n \"top_p\": {},\n \"top_k\": {},\n \"min_p\": {},\n \"logit_bias\": {},\n \"logprobs\": {},\n \"best_of\": 123\n}"
response = http.request(request)
puts response.read_body{
"choices": [
{
"finish_reason": "<string>",
"index": 123,
"logprobs": {
"text_offset": [
123
],
"token_logprobs": [
123
],
"tokens": [
"<string>"
],
"top_logprobs": [
{
"{key}": 123
}
]
},
"text": "<string>"
}
],
"created": 123,
"id": "<string>",
"model": "<string>",
"object": "<string>",
"usage": {
"completion_tokens": 123,
"prompt_tokens": 123,
"total_tokens": 123
}
}大语言
创建对话请求
POST
/
openai
/
v1
/
completions
创建对话请求
curl --request POST \
--url https://api.ppio.com/openai/v1/completions \
--header 'Authorization: <authorization>' \
--header 'Content-Type: <content-type>' \
--data '
{
"model": "<string>",
"prompt": "<string>",
"max_tokens": 123,
"stream": {},
"stream_options": {
"include_usage": true
},
"n": {},
"seed": {},
"frequency_penalty": {},
"presence_penalty": {},
"repetition_penalty": {},
"stop": {},
"temperature": {},
"top_p": {},
"top_k": {},
"min_p": {},
"logit_bias": {},
"logprobs": {},
"best_of": 123
}
'import requests
url = "https://api.ppio.com/openai/v1/completions"
payload = {
"model": "<string>",
"prompt": "<string>",
"max_tokens": 123,
"stream": {},
"stream_options": { "include_usage": True },
"n": {},
"seed": {},
"frequency_penalty": {},
"presence_penalty": {},
"repetition_penalty": {},
"stop": {},
"temperature": {},
"top_p": {},
"top_k": {},
"min_p": {},
"logit_bias": {},
"logprobs": {},
"best_of": 123
}
headers = {
"Content-Type": "<content-type>",
"Authorization": "<authorization>"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)const options = {
method: 'POST',
headers: {'Content-Type': '<content-type>', Authorization: '<authorization>'},
body: JSON.stringify({
model: '<string>',
prompt: '<string>',
max_tokens: 123,
stream: {},
stream_options: {include_usage: true},
n: {},
seed: {},
frequency_penalty: {},
presence_penalty: {},
repetition_penalty: {},
stop: {},
temperature: {},
top_p: {},
top_k: {},
min_p: {},
logit_bias: {},
logprobs: {},
best_of: 123
})
};
fetch('https://api.ppio.com/openai/v1/completions', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));<?php
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://api.ppio.com/openai/v1/completions",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => '<string>',
'prompt' => '<string>',
'max_tokens' => 123,
'stream' => [
],
'stream_options' => [
'include_usage' => true
],
'n' => [
],
'seed' => [
],
'frequency_penalty' => [
],
'presence_penalty' => [
],
'repetition_penalty' => [
],
'stop' => [
],
'temperature' => [
],
'top_p' => [
],
'top_k' => [
],
'min_p' => [
],
'logit_bias' => [
],
'logprobs' => [
],
'best_of' => 123
]),
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Authorization: <authorization>",
"Content-Type: <content-type>"
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($err) {
echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
echo $response;
}package main
import (
"fmt"
"strings"
"net/http"
"io"
)
func main() {
url := "https://api.ppio.com/openai/v1/completions"
payload := strings.NewReader("{\n \"model\": \"<string>\",\n \"prompt\": \"<string>\",\n \"max_tokens\": 123,\n \"stream\": {},\n \"stream_options\": {\n \"include_usage\": true\n },\n \"n\": {},\n \"seed\": {},\n \"frequency_penalty\": {},\n \"presence_penalty\": {},\n \"repetition_penalty\": {},\n \"stop\": {},\n \"temperature\": {},\n \"top_p\": {},\n \"top_k\": {},\n \"min_p\": {},\n \"logit_bias\": {},\n \"logprobs\": {},\n \"best_of\": 123\n}")
req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)
req.Header.Add("Content-Type", "<content-type>")
req.Header.Add("Authorization", "<authorization>")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(res.Body)
fmt.Println(string(body))
}HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.ppio.com/openai/v1/completions")
.header("Content-Type", "<content-type>")
.header("Authorization", "<authorization>")
.body("{\n \"model\": \"<string>\",\n \"prompt\": \"<string>\",\n \"max_tokens\": 123,\n \"stream\": {},\n \"stream_options\": {\n \"include_usage\": true\n },\n \"n\": {},\n \"seed\": {},\n \"frequency_penalty\": {},\n \"presence_penalty\": {},\n \"repetition_penalty\": {},\n \"stop\": {},\n \"temperature\": {},\n \"top_p\": {},\n \"top_k\": {},\n \"min_p\": {},\n \"logit_bias\": {},\n \"logprobs\": {},\n \"best_of\": 123\n}")
.asString();require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://api.ppio.com/openai/v1/completions")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Content-Type"] = '<content-type>'
request["Authorization"] = '<authorization>'
request.body = "{\n \"model\": \"<string>\",\n \"prompt\": \"<string>\",\n \"max_tokens\": 123,\n \"stream\": {},\n \"stream_options\": {\n \"include_usage\": true\n },\n \"n\": {},\n \"seed\": {},\n \"frequency_penalty\": {},\n \"presence_penalty\": {},\n \"repetition_penalty\": {},\n \"stop\": {},\n \"temperature\": {},\n \"top_p\": {},\n \"top_k\": {},\n \"min_p\": {},\n \"logit_bias\": {},\n \"logprobs\": {},\n \"best_of\": 123\n}"
response = http.request(request)
puts response.read_body{
"choices": [
{
"finish_reason": "<string>",
"index": 123,
"logprobs": {
"text_offset": [
123
],
"token_logprobs": [
123
],
"tokens": [
"<string>"
],
"top_logprobs": [
{
"{key}": 123
}
]
},
"text": "<string>"
}
],
"created": 123,
"id": "<string>",
"model": "<string>",
"object": "<string>",
"usage": {
"completion_tokens": 123,
"prompt_tokens": 123,
"total_tokens": 123
}
}根据指定的 prompt 与参数生成模型回复
请求头
string
必填
枚举值:
application/jsonstring
必填
Bearer 身份验证格式,例如:Bearer {{API 密钥}}。
请求体
string
必填
用于生成对话的提示(提示可以是字符串、字符串数组、tokens 数组或 tokens 数组的数组)。
integer
在生成对话时可产生的最大 tokens 数。
prompt 的 tokens 数量加上 max_tokens 不能超过模型的上下文长度。
prompt 的 tokens 数量加上 max_tokens 不能超过模型的上下文长度。
boolean | null
是否使用流式传输。默认为 false,如果设置了,tokens 将以 data-only server-sent events(SSE)发送,并以 data: [DONE] 消息终止流。
object
流式回复选项。仅当 stream 设置为 true 时设置。
显示 properties
显示 properties
boolean
如果设置,将在数据: [DONE] 消息之前流式传输一个额外的 chunk。此 chunk 中的 usage 字段显示整个请求的令牌使用统计信息,而 choices 字段始终为空数组。所有其他 chunk 也将包含一个 usage 字段,但值为 null。
integer | null
每个提示生成多少个对话。默认值为 1。
注意:由于此参数会生成多个对话,因此可能会快速消耗您的 tokens 计费额度。请谨慎使用,并确保为 max_tokens 和 stop 设置了合理的值。
所需范围:1 < x < 128
注意:由于此参数会生成多个对话,因此可能会快速消耗您的 tokens 计费额度。请谨慎使用,并确保为 max_tokens 和 stop 设置了合理的值。
所需范围:1 < x < 128
integer | null
如果指定,我们的系统将尽最大努力进行确定性采样,以便相同的 seed 和参数的重复请求应返回相同的结果。
number | null
默认值为 0,正值会根据新 tokens 在当前文本中的出现频率对其进行惩罚,从而降低模型重复相同内容的可能性。
如果目的是仅仅减少重复样本,合理的值大约在 0.1 到 1 之间。如果目的是强烈抑制重复,可以将系数提高到 2,但这可能会明显降低样本质量。负值可以用来增加重复的可能性。
另见 presence_penalty,用于以固定速率惩罚至少出现一次的 tokens
所需范围:-2 < x < 2
如果目的是仅仅减少重复样本,合理的值大约在 0.1 到 1 之间。如果目的是强烈抑制重复,可以将系数提高到 2,但这可能会明显降低样本质量。负值可以用来增加重复的可能性。
另见 presence_penalty,用于以固定速率惩罚至少出现一次的 tokens
所需范围:-2 < x < 2
number | null
默认值为 0,正值会根据新 tokens 是否出现在当前文本中对其进行惩罚,从而增加模型谈论新话题的可能性。
如果目的是稍微减少重复样本,合理的值大约在 0.1 到 1 之间。如果目的是强烈抑制重复,可以将系数提高到 2,但这可能会显著降低样本质量。负值可以用来增加重复的可能性。
另见 frequency_penalty,用于根据 tokens 出现的频率按递增速率进行惩罚
所需范围:-2 < x < 2
如果目的是稍微减少重复样本,合理的值大约在 0.1 到 1 之间。如果目的是强烈抑制重复,可以将系数提高到 2,但这可能会显著降低样本质量。负值可以用来增加重复的可能性。
另见 frequency_penalty,用于根据 tokens 出现的频率按递增速率进行惩罚
所需范围:-2 < x < 2
number | null
对重复的 tokens 应用惩罚,以抑制或鼓励重复。值为 1.0 表示没有惩罚,允许自由重复。大于 1.0 的值会惩罚重复,降低重复 tokens 的可能性。介于 0.0 和 1.0 之间的值会奖励重复,增加重复 tokens 的机会。为了达到良好的平衡,通常建议使用 1.2。请注意,在仅解码器模型中,惩罚会同时应用于生成的输出和提示。
所需范围:0 < x < 2
所需范围:0 < x < 2
string | null
最多 4 个序列,API 将停止生成更多 tokens。返回的文本包含停止序列。
number | null
对话中的随机性程度,默认值为 1,介于 0 和 2 之间。较高的值(如 0.8)会使输出更加随机,而较低的值(如 0.2),会使输出更集中且确定性更强。
我们通常建议只调整此项或 top_p,而不是同时调整两者。
所需范围:0 < x < 2
我们通常建议只调整此项或 top_p,而不是同时调整两者。
所需范围:0 < x < 2
number | null
作为 temperature 的替代方法,称为 nucleus sampling,模型会考虑具有 top_p 概率质量的 tokens 的结果。因此,0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的 tokens。我们通常建议只调整此项或 temperature,而不是同时调整两者。
所需范围:0 < x ≤ 1
所需范围:0 < x ≤ 1
integer | null
Top-k 采样是另一种采样方法,在这种方法中,k 个最可能的下一个 tokens 会被筛选出来,并且概率质量仅在这 k 个 tokens 之间重新分配。k 的值控制了在每一步生成文本时,下一个 tokens 的候选数量。
所需范围:1 < x < 128
所需范围:1 < x < 128
number | null
表示一个 tokens 被考虑的最小概率的浮动值,相对于最有可能的 tokens 的概率。
所需范围:0 ≤ x ≤ 1
所需范围:0 ≤ x ≤ 1
map[string, integer]
默认为 null。修改指定 tokens 在对话中出现的可能性。接受一个 JSON 对象,将 tokens 映射到一个从 -100 到 100 的关联偏差值。
integer | null
返回最可能的 logprobs 个输出 token 的对数概率,同时包含被选中 token 的概率。例如,如果 logprobs 设为 5,API 会返回每步生成时前 5 个最可能 token 的对数概率列表。
logprobs 的最大值为 5。
logprobs 的最大值为 5。
integer
默认为 1。生成 best_of 个对话并在服务器端进行处理,返回‘最佳’(即每个 tokens 的对数概率最高的那个)。结果无法流式传输。
与 n 一起使用时,best_of 控制候选对话的数量,n 指定返回多少个对话。best_of 必须大于 n。
注意:由于此参数会生成多个对话,因此可能会快速消耗您的 tokens 计费额度。请谨慎使用,并确保为 max_tokens 和 stop 设置了合理的值。
与 n 一起使用时,best_of 控制候选对话的数量,n 指定返回多少个对话。best_of 必须大于 n。
注意:由于此参数会生成多个对话,因此可能会快速消耗您的 tokens 计费额度。请谨慎使用,并确保为 max_tokens 和 stop 设置了合理的值。
响应参数
object[]
必填
生成的对话选择列表。
隐藏 properties
隐藏 properties
string
必填
模型停止生成 tokens 的原因。如果模型遇到自然停止点或提供的停止序列,则为 ‘stop’;如果请求中指定的最大 tokens 数量已达到,则为 ‘length’。枚举值:
stop,lengthinteger
必填
对话选择的索引。
object
必填
string
必填
对话返回的内容。
integer
必填
响应生成的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
string
必填
响应的唯一标识符。
string
必填
用于对话的模型。
string
必填
对象类型,始终为 text_completion。
最后修改于 2026年7月6日