HowTo use OpenAI API for ChatGPT in Python(python openai max_tokens)

I. max_tokens是甚么

A. 定义

在API Reference中,max_tokens被定义为生成完成时的最大token数量。

其中包括prompt的token数量,prompt和生成结果的token总数不能超过模型的context范围。

B. 作用

max_tokens的作用是控制生成结果的长度,并可以限制生成文本的大小。

同时,它还可以确保生成结果与prompt相关,避免超越模型的context范围。

II. max_tokens的使用方法

A. Python中的max_tokens函数

在Python中,我们可使用openai库中的max_tokens函数来设置生成完成时的最大token数量。

例如,可以通过以下方式设置max_tokens参数:

max_tokens = openai.max_tokens("Tell me a joke.")

这样就根据prompt的内容肯定了生成结果的最大token数量。

B. max_tokens的限制和安全缓冲

需要注意的是,OpenAI GPT⑶对每一个要求的最大token数量限制为4,001。

为了安全起见,建议在设置max_tokens时留一个安全缓冲区,例如4000个token,以避免要求过大。

III. 设置max_tokens的注意事项

A. 参数调剂

根据需求,可以自定义max_tokens的数值来适应模型生成结果的长度。

根据生成文本的需求和模型性能,可以进行参数调剂,以寻觅最好的生成文本长度。

B. 要求长度与max_tokens的关系

需要注意的是,在使用openai命令行工具时,设置”–max-tokens”参数没法生成所需长度的回复。

因此,需要根据实际情况调剂max_tokens的数值,以满足回复长度的要求。

IV. API调用和max_tokens的关联

A. API调用次数与max_tokens参数的关系

通过调剂max_tokens参数的数值,可以控制API的调用次数。

通过分析max_tokens参数的值与API调用次数的关联性,可以优化API的使用。

B. max_tokens和模型的context范围

在设置max_tokens时需要斟酌模型的context范围,避免超越限制。

prompt和生成结果的token总数不能超过模型的context范围。

python openai max_tokens的进一步展开说明

Introduction

OpenAI is a research organization dedicated to developing and promoting friendly AI for the betterment of humanity. One of its most influential projects is the GPT (Generative Pre-trained Transformer) series, which includes ChatGPT. ChatGPT is a powerful language model trained to generate human-like text based on given prompts. In this blog post, we will provide a guide on how to use the OpenAI API for ChatGPT with Python examples.

Prerequisites

Before we dive into the details, there are a few prerequisites you need to take care of. First, you’ll need to create an OpenAI account and obtain an API key. To do this, simply visit the OpenAI API website and sign up for an account. Once you’ve created an account, you can obtain your API key from the API dashboard.

Additionally, you’ll need to install the openai Python package. You can easily do this by running the following command in your terminal:


pip install openai
    

Example: Generating Text with ChatGPT

Now let’s get into the fun part – generating text with ChatGPT using the OpenAI API. Once you have your API key and have installed the openai package, you can start generating text with the following Python example:


import openai
import os

openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

prompt = "What is the meaning of life?"
response = openai.Completion.create(
    engine="davinci",
    prompt=prompt,
    max_tokens=50,
)

answer = response.choices[0].text.strip()

print(answer)
    

In this example, we first import the necessary Python packages and set our API key using the openai.api_key attribute. We then define a prompt variable that contains the text we want ChatGPT to generate more text from. Using the openai.Completion.create() method, we send the prompt to the OpenAI API and receive a response containing the generated text. Finally, we print the generated text using response.choices[0].text.strip().

The openai.Completion.create() function takes several parameters:

  • engine: This specifies the GPT model to use. In this example, we use the “davinci” model, which is the most advanced and expensive.
  • prompt: This is the text prompt we send to the GPT model.
  • max_tokens: This determines the maximum number of tokens (words and punctuation) to generate in the response.

These parameters can be customized to suit your specific needs. You can choose a different GPT model, a different prompt, or adjust the max_tokens value.

Conclusion

Using the OpenAI API for ChatGPT with the openai Python package is a simple and effective way to generate human-like text for a wide range of applications. Whether you need to create chatbots, translate languages, or generate content, the OpenAI API can take your AI projects to the next level. With the power of ChatGPT, the possibilities are endless.

python openai max_tokens的常见问答Q&A

问题1:max_tokens在OpenAI API中的定义是甚么?

答案:在OpenAI API参考文档中,max_tokens被定义为生成完成时要生成的最大标记数。这是您提示的标记加上max_tokens的标记数量,不能超过模型的上下文限制。例如,如果您的提示有10个标记,并且您设置max_tokens为20,那末完成的响应将包括30个标记。

  • 例如,如果您的prompt有5个标记,并且您将max_tokens设置为10,完成的响应将包括15个标记。
  • 请注意,每一个单词、标点符号和其他非空格字符都被视为一个标记。
  • 使用适当的max_tokens值对控制生成的文本长度非常重要,以确保其合适您的利用程序需求。

问题2:怎样使用OpenAI API中的max_tokens来控制生成的文本长度?

答案:您可以通过将max_tokens参数传递给OpenAI API的生成要求来控制生成的文本长度。以下是使用Python代码示例:

import openai

prompt = "告知我一个笑话。"
max_tokens = 50

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt=prompt,
  max_tokens=max_tokens
)

generated_text = response.choices[0].text.strip()
print(generated_text)

上述示例中,我们将max_tokens设置为50,这意味着生成的文本将不超过50个标记。您可以根据您的需求自定义max_tokens的值,以取得所需的生成文本长度。

  • 请注意,设置过大的max_tokens可能致使生成的文本太长,并可能超越模型的限制。
  • 建议进行适当的测试和调剂,以找到合适您利用程序需求的max_tokens值。

问题3:怎么处理OpenAI API中的max_tokens限制?

答案:如果您的要求超过了OpenAI API的max_tokens限制,您可以采取以下几种方法来处理:

  • 缩减您的输入:可以尝试缩减您的输入文本,以减少标记数。例如,可以移除一些没必要要的细节或缩短句子。
  • 拆分要求:如果您的输入文本太长,以致于没法适应单个要求中的max_tokens限制,您可以将其拆分成多个较小的要求,并对每一个要求分别进行生成。
  • 从生成结果中截取所需部份:如果生成的结果超过了max_tokens限制,您可以从生成的文本中截取所需的部份。例如,可以截取前n个标记作为生成的输出。

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