Chat Completions 基础用法

本页介绍 Chat Completions 的基础调用方式与常见参数，适合快速搭建多轮对话、问答与内容生成。

#1. 基本概念

• messages：多轮对话数组，按时间顺序排列。
• role：消息角色（system/user/assistant）。
• temperature：生成随机性，值越高越有创意。

#2. Python 示例

python复制
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个简洁专业的技术助理。"},
        {"role": "user", "content": "用 3 句话解释什么是 API。"}
    ],
    temperature=0.3,
    max_tokens=300
)

print(response.choices[0].message.content)

#3. Node.js 示例

ts复制
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI();

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-5.2',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个简洁专业的技术助理。' },
    { role: 'user', content: '用 3 句话解释什么是 API。' }
  ],
  temperature: 0.3,
  max_tokens: 300
});

console.log(response.choices[0].message.content);

#4. 多轮对话

python复制
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个面试官。"},
    {"role": "user", "content": "请问什么是 REST？"},
    {"role": "assistant", "content": "REST 是一种..."},
    {"role": "user", "content": "它和 RPC 有什么不同？"}
]

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2",
    messages=messages
)

#5. 常用参数

#6. 最佳实践

• 先用 system 提示约束风格与边界。
• 通过清晰结构化输入提高稳定性。
• 对长内容建议使用 stream。

#参考资料

• API Reference - Chat Completions↗
• OpenAI 文档主页↗