Conclusões de chat

Crie respostas conversacionais usando diversos modelos de IA por meio de uma API unificada.

Criar conclusão de chat

POST https://aiberm.com/v1/chat/completions

1curl https://aiberm.com/v1/chat/completions \
2-H "Content-Type: application/json" \
3-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
4-d '{
5  "model": "gpt-4",
6  "messages": [
7    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
8    {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}
9  ],
10  "temperature": 0.7
11}'

Parâmetros da solicitação

Parâmetro	Tipo	Obrigatório	Descrição
`model`	string	Sim	ID do modelo a ser usado
`messages`	array	Sim	Array de objetos de mensagem
`temperature`	number	Não	Temperatura de amostragem (0-2). Padrão: 1
`max_tokens`	integer	Não	Número máximo de tokens a gerar
`top_p`	number	Não	Parâmetro de nucleus sampling
`stream`	boolean	Não	Se as respostas devem ser transmitidas em streaming

Papéis das mensagens

As mensagens devem incluir um role e um content:

system - Define o comportamento/personalidade do assistente
user - Mensagens do usuário final
assistant - Respostas anteriores da IA

Respostas em streaming

Ative o streaming para receber as respostas de forma incremental:

1from openai import OpenAI
2 
3client = OpenAI(
4  api_key="YOUR_API_KEY",
5  base_url="https://aiberm.com/v1"
6)
7 
8stream = client.chat.completions.create(
9  model="gpt-4",
10  messages=[{"role": "user", "content": "Tell me a story"}],
11  stream=True
12)
13 
14for chunk in stream:
15  if chunk.choices[0].delta.content:
16      print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

Boas práticas

Otimize suas solicitações

Defina max_tokens para limitar os custos
Use valores adequados de temperature (mais baixos para conteúdo factual, mais altos para criativo)
Inclua mensagens de sistema para orientar o comportamento
Transmita as respostas em streaming para uma melhor UX

Warning

Fique atento aos limites de tokens de cada modelo. Conversas mais longas podem exigir o gerenciamento do histórico da conversa.