openai stream参数详解

stream参数说明

stream参数是OpenAI API中的一个可选参数，用于控制API返回值的格式。

stream参数的作用

stream参数将API的响应分成多个文本段落进行返回，提高API响应的效力和性能。

stream参数的使用方法

在OpenAI API中，将stream参数设置为True，API会以流式响应的情势返回多个文本段落。

stream参数的效果

当stream参数设置为True时，API会连续返复生成的文本，不断输出新的文本段落。

stream参数的使用注意事项

stream参数是OpenAI API中一个重要的控制参数，使用时需要注意以下因素有哪些：

1. 速度控制

stream参数中最重要的控制参数是n，它决定了返回文本的速度。n越小，返回的文本越快。通过调剂n的值，可使返回的文本在满足需求的同时，尽量快速地生成。

2. 没法统计消耗的tokens

在stream流下，没法返回usage这个参数，即没法统计要求消耗的tokens进程。因此，在使用stream参数时，需要注意对token的使用进行控制，以避免超越限制。

3. 查询方式

如果想进一步了解stream参数的详细信息，可以在Github上查看OpenAI官方文档。文档中包括了stream参数的使用方法、语言的token消耗等所有支持的信息，对正确使用stream参数非常有帮助。

openai stream参数的常见问答Q&A

ChatGPT openapi没有记忆功能是甚么意思？

答案：当提及“ChatGPT openapi没有记忆功能”，指的是ChatGPT的OpenAPI接口不能保持对话的状态或记住之前的对话内容。ChatGPT模型是基于Transformer架构的语言模型，它被用于生成人类类似的对话回复。但是，每次向API发送要求时，模型不会保持对先前要求的记忆。这意味着在进行对话时，每一个要求都是独立的，没有上下文或历史信息。

如果您希望保持对话的状态或记忆，您需要在利用程序的逻辑中处理这些信息，并在每一个要求中传递对话历史。您可以跟踪对话的历史并将其作为输入传递给API，以便模型了解全部对话的上下文。

以下是怎么处理对话历史的示例：

• 在开始对话时，您可以将对话历史初始化为空或设置为某个特定值。
• 随着对话的进行，将用户的输入和模型的回复追加到对话历史中。
• 在每一个要求中，将对话历史作为输入文本的一部份发送给API。
• 在接收到API的响应后，您可以从中提取模型的回复，并将其追加到对话历史中，以保持对话的状态。

通过将对话历史传递给API，并随着对话的进行不断更新，您可以摹拟对话的记忆和连续性。这样，ChatGPT可以基于对话上下文来生成更联贯和相关的回复。

OpenAI API 中的 `stream` 参数有甚么作用？

答案：`stream` 参数是OpenAI API中的一个可选参数，用于控制API返回的响应格式。它仅适用于Completion类的实例，并影响API以流式方式返复生成的文本。

当将 `stream` 参数设置为 `True` 时，API会以逐一文本块的情势连续返复生成的文本。这意味着您可以在模型生成文本的同时，逐渐接收结果，逐步显示给用户。这对实时利用、长篇文本生成或需要逐渐展现结果的场景非常有用。

相比之下，当 `stream` 参数设置为 `False` 时，API仅在满足 `stop` 终止条件后返回完全的生成文本。

另外，控制返回速度的一个关键参数是 `n`，它决定了返回的文本块的大小。较小的 `n` 值会致使更快的响应。您可以根据特定需求调剂 `n` 的值，以在速度和生成文本的联贯性之间获得平衡。

使用中需要特别注意的是，在流式模式下，没法返回 `usage` 参数，因此您没法准确计算API要求消耗的tokens数。如果需要统计要求消耗的tokens，请参考OpenAI官方提供的开源项目，结合相应编程语言的token计数库来获得准确的tokens消耗统计。

怎样正确计算 openai stream 流式输出的 tokens 数量？

答案：在使用OpenAI API的流式（stream）输出中，正确计算生成的文本所消耗的tokens数量是很重要的。虽然在流式模式下，API没法返回准确的 `usage` 参数来进行tokens计数，但仍有方法可以得到近似的tokens数。

以下是计算stream流式输出tokens数量的一般步骤：

1. 将 `stream` 参数设置为 `True`，以启用流式输出。
2. 在API要求中，设置适当的 `n` 值。较小的 `n` 值会致使响应更快，但需要更频繁地获得结果。
3. 对每一个返回的文本块，使用适当的token计数方法（例如OpenAI官方提供的开源项目）对文本块进行tokens计数。
4. 逐一文本块计算tokens数量，并将其累加，以得到全部流式输出的tokens数。

请注意，由于API在区别的n步骤中返回分块文本，tokens的计数可能会有一些近似误差。另外，在分块返回的文本中，可能会包括临时不完全的句子或片断，因此这些部份可能需要额外处理或疏忽。通过逐块计数tokens，并将其累加，可以取得对tokens使用情况的近似估计。

建议在实际使用中结合API返回的结果和实际需要来进行tokens数的计算，并根据具体情况和利用场景进行调剂。