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ChatGPT openai api接口響應慢是不是有響應限制

行業新聞

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文章來源(hbsjsd.cn)湖北高端網站定制開發公司-速建時代

ChatGPT openai api接口響應慢是不是有響應限制

是的,OpenAI的API接口有使用限制。根據OpenAI的政策,每個帳戶在一個月內的前48小時內將不受限制,每分鐘最多可以發出60個請求。但是,在48小時之后,每個帳戶的調用限制將被限制為每分鐘約為350個請求。這是為了確保公平使用并維護系統的穩定性。如果你的請求超過限制,你可能會遇到較長的響應時間或錯誤消息。你可以在OpenAI的文檔中查找更多關于API的使用限制的詳細信息。

限制詳情

根據OpenAI的政策,以下是API的使用限制的詳細信息:

  1. 每分鐘請求限制:每個帳戶在前48小時可以每分鐘發出最多60個請求,之后限制為每分鐘約350個請求。這意味著你的應用程序每分鐘最多可以調用API的次數。

  2. 請求超時時間:API調用的超時時間為20秒。如果在20秒內未收到響應,請求將被視為超時。

  3. 對話長度限制:對于對話式模型(如ChatGPT),請求中的對話文本(input)限制為4096個Token。如果你的對話超過此限制,你需要縮減或截斷對話以適應。

  4. 并發請求限制:每個帳戶可以同時發送的最大并發請求數為30。如果你同時發送超過此限制的請求,可能會遇到錯誤或較長的響應時間。

請注意,這些限制可能會根據OpenAI的政策和服務條款進行更改。你可以隨時參考OpenAI的官方文檔和相關政策以獲取最新的限制信息。

請求中的對話文本(input)限制為4096個Token 如何設置

對話文本(input)的限制為4096個Token意味著你的對話文本不能超過這個長度。如果你的對話文本超過了這個限制,你需要進行截斷或者縮減對話文本以適應限制。

在對話文本中,一個Token可以是一個單詞、一個標點符號或者一個字符。你可以通過以下方法來設置對話文本的長度:

  1. 刪除不必要的信息:仔細審查對話文本,刪除不必要或重復的信息。確保只保留與對話目的相關的內容。

  2. 縮減或簡化句子:如果某個句子過長或包含冗余信息,可以嘗試將其縮減或簡化。例如,將長句子拆分為幾個簡潔的句子,從而減少Token數量。

  3. 使用簡潔的表達方式:盡量使用簡潔的表達方式來傳達信息,避免冗長的句子或使用過多的修飾詞。簡潔的表達方式可以幫助減少Token數量。

  4. 優化對話流程:如果你的對話文本是交互式的,可以嘗試優化對話流程,使其更加緊湊和高效。避免不必要的回復或重復的對話。

  5. 分離對話文本:如果你的對話文本仍然超過了限制,你可以考慮將對話文本分成多個請求。將對話分成幾個較小的部分,然后逐一發送請求。

請注意,縮減對話文本可能會影響到模型的理解和回復質量。確保在進行縮減或截斷時,仍然能夠保持對話的連貫性和準確性。

"model" => "gpt-3.5-turbo", "messages" => $datacode, chatgpt openai messages多輪對話,提交幾個對話最佳

對于OpenAI的ChatGPT模型,最佳的多輪對話方式是將對話劃分為多個消息,并將其作為一個列表傳遞給模型進行處理。每個消息都有一個"role"(角色)和一個"content"(內容)。

以下是一個示例的多輪對話代碼片段:

import openai

data = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
    {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
    {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
]

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

在這個例子中,data列表包含了一個系統角色的消息和兩個用戶角色的消息。通過將這些消息傳遞給Completion API,模型將基于前面的對話內容生成回復。

你可以根據實際需求定義對話的結構,包括系統消息、用戶消息和助手回復。確保按照對話的邏輯順序將消息添加到列表中。

需要注意的是,多輪對話的最佳方式可能因任務、數據和上下文而異。你可以根據你的應用場景和需求進行適當的調整和實驗,以找到最適合的對話方式。

data = [    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},    {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},    {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},    {"role": "user", "content": "Where was it played?"}    {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},    {"role": "user", "content": "Where was it played?"}    {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},    {"role": "user", "content": "Where was it played?"}    {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},    {"role": "user", "content": "Where was it played?"}    {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},    {"role": "user", "content": "Where was it played?"}    {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},    {"role": "user", "content": "Where was it played?"} ]如何提交成這種,多輪對話是不是提交過多

是的,你提交的對話示例存在一個問題,即對話中的助手回復重復出現多次。對于多輪對話,每個角色通常只需要一個回復來響應上一個消息。

下面是你提交的對話示例中修復了重復回復的版本:

data = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
    {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
    {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
]

在這個修復后的對話示例中,每個角色只有一個回復,以保持對話的簡潔性和一致性。你可以根據需要擴展對話,但請確保每個角色只有一個回復,以便模型理解和生成更自然的對話響應。

data = [    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},    {"role": "user", "content": "問1"},    {"role": "assistant", "content": "回復1"},    {"role": "user", "content": "問2"},    {"role": "assistant", "content": "回復2"},    {"role": "user", "content": "問3"},    {"role": "assistant", "content": "回復3"},    {"role": "user", "content": "問4"},    {"role": "assistant", "content": "回復4"},    {"role": "user", "content": "問5"},    {"role": "assistant", "content": "回復5"},    {"role": "user", "content": "問6"},    {"role": "assistant", "content": "回復6"}, ]如何提交成這種,多輪對話是不是提交過多

提交多輪對話并不會過多,這是我們進行對話生成模型訓練的常見方式。以下是你的對話示例的正確提交方式:

data = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "問1"},
    {"role": "assistant", "content": "回復1"},
    {"role": "user", "content": "問2"},
    {"role": "assistant", "content": "回復2"},
    {"role": "user", "content": "問3"},
    {"role": "assistant", "content": "回復3"},
    {"role": "user", "content": "問4"},
    {"role": "assistant", "content": "回復4"},
    {"role": "user", "content": "問5"},
    {"role": "assistant", "content": "回復5"},
    {"role": "user", "content": "問6"},
    {"role": "assistant", "content": "回復6"},
]

你可以根據需要擴展對話,向其中添加更多的用戶問題和助手回復。我們的對話生成模型將利用這些對話示例來生成相應的回復。請確保每個角色都有一個明確的對話內容,這樣模型可以更好地了解對話的上下文和角色之間的交互。

多輪對話上下輪對話,最佳提交幾個最佳

對于多輪對話的最佳提交方式,一般建議至少提交5個以上的對話輪次。這樣可以更好地訓練模型,使其能夠理解上下文和正確回應用戶的問題。提交更多的對話輪次可以進一步提高模型的準確性和連貫性。如果你有更多的對話示例,可以提交更多來增加對話的多樣性和復雜性。記住,在提交對話時,確保用戶的問題和助手的回復都是清晰明確的,這樣模型就能更好地理解和生成回復。

提交上下輪對話是否有費用產生

在OpenAI的GPT-3模型使用階段,每次與模型進行對話是需要支付費用的。費用是根據每個對話回合的長度和復雜性來計算的。你可以參考OpenAI的定價頁面來了解詳細的費用信息。記住,與模型進行對話的費用是根據每回合的對話長度和復雜性計算的,所以請確保對話內容精簡而準確,以控制費用并獲得更好

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