ChatGPT就不必介绍了，🔥到现在，大家都了解。介绍一下 ChatGPT API 中可以设置的参数类型。

官网地址：https://platform.openai.com/docs/api-reference

1. ChatGPT 连接代码

import openai

#OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key'

input_content = "提问内容"
response = openai.ChatCompletion.create(
  # 模型名称
  model="gpt-3.5-turbo",
  # 消息设置
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": input_content}
    ]
)

# 模型的输出内容
answer = response.choices[0].message.content
print(answer)

API 默认访问链接：https://api.openai.com/v1/chat/completions

2. 参数列表

2.1 model

设置模型名称

2.2 messages

对话的消息列表 角色（role）：system, assistant, user 内容（content）：设置query内容

2.3 temperature

采样温度，默认是1。 0<temperature<2, 较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使其更加集中和确定性。

2.4 top_p

核采样，默认是1。

2.5 n

设置返回输出的数量，默认是1。

2.6 stream

设置是否流式输出。

2.7 stop

用于停止生成并返回结果。这个参数设置单词或者短语列表，当模型生成包含这个单词/短语的文本时，将停止生成。

2.8 max_tokens

控制生成文本的最大长度（以令牌数为单位），默认是inf。

2.9 presence_penalty

惩罚系数，控制文本同一词汇的重复情况，默认是0。 -2.0<presence_penalty<2.0

2.10 frequency_penalty

频率惩罚，控制文本罕见词出现情况，默认值是0. -2.0<frequency_penalty<2.0

2.11 logit_bias

默认为null。 修改指定标记出现在补全中的可能性。 接受一个 json 对象，该对象将标记（由标记生成器中的标记 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。每个模型的确切效果会有所不同，但 -1 和 1 之间的值应该会降低或增加选择的可能性；像 -100 或 100 这样的值应该会导致相关令牌的禁止或独占选择。

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在下面的chatgpt各个参数思维导图中存在错误之处，仅供参考。