Referenz zur REST-API von Azure OpenAI Service
Dieser Artikel enthält Details zu den REST API-Rückschlussendpunkten für Azure OpenAI.
API-Spezifikationen
Die Verwaltung von Azure OpenAI-Modellen und -Ressourcen und die Interaktion mit ihnen ist auf drei primäre API-Oberflächen aufgeteilt:
- Steuerungsebene
- Datenebene: Erstellung
- Datenebene: Rückschluss
Jede API-Oberfläche/-Spezifikation kapselt eine andere Gruppe von Azure OpenAI-Funktionen. Jede API verfügt über individuelle Vorschau-API-Releases und stabile/allgemein verfügbare API-Releases. Vorschaureleases folgen derzeit in der Regel einem monatlichen Rhythmus.
API | Neuestes Vorschaurelease | Neuestes allgemein verfügbares Release | Spezifikationen | Beschreibung |
---|---|---|---|---|
Steuerungsebene | 2024-06-01-preview |
2024-10-01 |
Spezifikationsdateien | Azure OpenAI teilt sich eine gemeinsame Steuerungsebene mit allen anderen Azure KI Services-Instanzen. Die Steuerungsebenen-API wird unter anderem zum Erstellen von Azure OpenAI-Ressourcen, für die Modellimplementierung und für andere übergeordnete Ressourcenverwaltungsaufgaben verwendet. Die Steuerungsebene steuert auch, was mit Komponenten wie Azure Resource Manager, Bicep, Terraform und der Azure CLI möglich ist. |
Datenebene: Erstellung | 2024-10-01-preview |
2024-10-21 |
Spezifikationsdateien | Die Erstellungs-API der Datenebene steuert die Optimierung, Dateiuploads, Datenerfassungsaufträge, Batchvorgänge und bestimmte Abfragen auf Modellebene. |
Datenebene: Rückschluss | 2024-10-01-preview |
2024-10-21 |
Spezifikationsdateien | Die Datenebenen-API für Rückschlüsse stellt die Rückschlussfunktionen/-endpunkte für Features wie Vervollständigungen, Chatvervollständigungen, Einbettungen, Speech/Whisper, „On Your Data“, DALL-E, Assistenten usw. bereit. |
Authentifizierung
Azure OpenAI bietet zwei Authentifizierungsmethoden. Sie können entweder API-Schlüssel oder Microsoft Entra-ID verwenden.
API-Schlüssel-Authentifizierung: Bei dieser Art der Authentifizierung müssen alle API-Anforderungen den API-Schlüssel in den
api-key
-HTTP-Header einbeziehen. Die Schnellstartanleitung bietet eine Anleitung, wie Sie mit dieser Art der Authentifizierung Aufrufe tätigen können.Microsoft Entra ID-Authentifizierung: Sie können einen API-Aufruf mit einem Microsoft Entra-Token authentifizieren. Authentifizierungstoken werden als
Authorization
-Header in eine Anforderung eingefügt. Dem bereitgestellten Token mussBearer
vorangestellt werden. Beispiel:Bearer YOUR_AUTH_TOKEN
. Sie können unsere Anleitung zur Authentifizierung mit Microsoft Entra ID lesen.
REST-API-Versionsverwaltung
Die Dienst-APIs erhalten mithilfe des Abfrageparameters api-version
ihre Versionsangaben. Alle Versionen folgen der Datumsstruktur JJJJ-MM-TT. Zum Beispiel:
POST https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/chat/completions?api-version=2024-06-01
Datenebene: Rückschluss
Der Rest des Artikels behandelt das neueste Vorschaurelease der Azure OpenAI-Datenebenenspezifikation für Rückschlüsse: 2024-10-21
.
Eine Dokumentation für das neueste Vorschau-API-Release der Datenebenen-API für Rückschlüsse finden Sie hier.
Vervollständigungen
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/completions?api-version=2024-10-21
Erstellt eine Vervollständigung für den angegebenen Prompt sowie für die angegebenen Parameter und das ausgewählte Modell.
URI-Parameter
Name | Geben Sie in | Erforderlich | Type | Beschreibung |
---|---|---|---|---|
endpoint | path | Ja | Zeichenfolge url |
Unterstützte Azure OpenAI-Endpunkte (Protokoll und Hostname, z. B. https://aoairesource.openai.azure.com . Ersetzen Sie „aoairesource“ durch den Namen Ihrer Azure OpenAI-Ressource.) https://{Name Ihrer Ressource}.openai.azure.com |
Bereitstellungs-ID | path | Ja | Zeichenfolge | Bereitstellungs-ID des Modells, das bereitgestellt wurde. |
api-version | query | Ja | Zeichenfolge | API-Version |
Anforderungsheader
Name | Erforderlich | Type | Beschreibung |
---|---|---|---|
api-key | True | Zeichenfolge | Geben Sie hier den Azure OpenAI-API-Schlüssel an. |
Anforderungstext
Content-Type: application/json
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
prompt | Zeichenfolge oder Array | Die Prompts zum Generieren von Vervollständigungen, die als Zeichenfolge, Array von Zeichenfolgen, Array von Token oder Array von Tokenarrays codiert werden. Beachten Sie, dass <|endoftext|> das Dokumententrennzeichen ist, das das Modell während des Trainings sieht. Wenn also kein Prompt angegeben wird, wird die Generierung des Modells wie am Anfang eines neuen Dokuments durchgeführt. |
Ja | |
best_of | integer | Generiert serverseitige best_of -Vervollständigungen und gibt die „beste“ zurück (diejenige mit der höchsten logarithmierten Wahrscheinlichkeit pro Token). Die Ergebnisse können nicht gestreamt werden.Wenn Sie diese Funktion zusammen mit n verwenden, steuert best_of die Anzahl der möglichen Vervollständigungen, und n gibt an, wie viele zurückgegeben werden sollen – best_of muss größer als n sein.Hinweis: Da dieser Parameter viele Vervollständigungen generiert, kann Ihr Tokenkontingent schnell aufgebraucht sein. Verwenden Sie ihn sorgfältig und stellen Sie sicher, dass Sie angemessene Einstellungen für max_tokens und stop verwenden. |
No | 1 |
Echo | boolean | Geben Sie die Äußerung zusätzlich zur Vervollständigung zurück. |
No | False |
frequency_penalty | Zahl | Eine Zahl zwischen -2,0 und 2,0. Positive Werte benachteiligen neue Token auf der Grundlage ihrer bisherigen Häufigkeit im Text, wodurch die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell dieselbe Zeile wortwörtlich wiederholt, sinkt. |
No | 0 |
logit_bias | Objekt | Ändern Sie die Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Token in der Vervollständigung vorkommen. Akzeptiert ein JSON-Objekt, das Token (angegeben durch ihre Token-ID im GPT-Tokenizer) einem zugehörigen Tendenzwert von -100 bis 100 zuordnet. Mathematisch gesehen wird die Verzerrung zu den Logits addiert, die das Modell vor der Stichprobenentnahme generiert. Die genaue Auswirkung ist von Modell zu Modell unterschiedlich, aber Werte zwischen -1 und 1 sollten die Wahrscheinlichkeit der Auswahl verringern oder erhöhen; Werte wie -100 oder 100 sollten zu einem Verbot oder einer ausschließlichen Auswahl des betreffenden Tokens führen. Sie können beispielsweise {"50256": -100} übergeben, um zu verhindern, dass das Token <|endoftext|> generiert wird. |
No | Keine |
logprobs | integer | Beziehen Sie die logarithmierten Wahrscheinlichkeiten für die wahrscheinlichsten Token von logprobs sowie die ausgewählten Ausgabetoken ein. Wenn logprobs z. B. „5“ ist, gibt die API eine Liste mit den fünf wahrscheinlichsten Tokens zurück. Die API gibt immer logprob des Tokens der Stichprobenentnahme zurück, sodass die Antwort bis zu logprobs+1 Elemente enthalten kann.Der Höchstwert für logprobs ist 5. |
No | Keine |
max_tokens | integer | Die maximale Anzahl von Token, die in der Vervollständigung generiert werden können. Die Tokenanzahl Ihres Prompts plus max_tokens darf die Kontextlänge des Modells nicht überschreiten. |
Nein | 16 |
n | integer | Wie viele Vervollständigungen für jede Äußerung generiert werden sollen. Hinweis: Da dieser Parameter viele Vervollständigungen generiert, kann Ihr Tokenkontingent schnell aufgebraucht sein. Verwenden Sie ihn sorgfältig und stellen Sie sicher, dass Sie angemessene Einstellungen für max_tokens und stop verwenden. |
No | 1 |
presence_penalty | Zahl | Eine Zahl zwischen -2,0 und 2,0. Positive Werte benachteiligen neue Token, je nachdem, ob sie bereits im Text vorkommen, und erhöhen so die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell über neue Themen spricht. |
No | 0 |
seed | integer | Wenn Sie dies angeben, bemüht sich unser System nach besten Kräften, eine deterministische Auswahl zu treffen, sodass wiederholte Anforderungen mit demselben seed und denselben Parametern dasselbe Ergebnis liefern sollten.Der Determinismus ist nicht garantiert, und Sie sollten auf den system_fingerprint Antwortparameter verweisen, um Änderungen im Back-End zu überwachen. |
No | |
stop | Zeichenfolge oder Array | Bis zu vier Sequenzen, in denen die API aufhört, weitere Token zu generieren. Der zurückgegebene Text wird die Beendigungssequenz nicht enthalten. |
No | |
Datenstrom | boolean | Gibt an, ob der Teilfortschritt zurückgestreamt werden soll. Wenn dieser Parameter festgelegt wird, werden Token als vom Server gesendete Ereignisse (nur Daten) übermittelt, sobald sie verfügbar sind, wobei der Stream durch die Nachricht data: [DONE] beendet wird. |
No | False |
Suffix | Zeichenfolge | Das Suffix, das nach einer Vervollständigung des eingefügten Texts folgt. Der Parameter wird nur von gpt-3.5-turbo-instruct unterstützt. |
No | Keine |
Temperatur | Zahl | Die zu verwendende Temperatur für die Stichprobenentnahme zwischen 0 und 2. Durch höhere Werte wie 0,8 wird die Ausgabe zufälliger, während sie durch niedrigere Werte wie 0,2 fokussierter und deterministischer wird. Wir empfehlen im Allgemeinen, dies oder top_p zu ändern, aber nicht beides. |
No | 1 |
top_p | Zahl | Eine Alternative zur Stichprobenentnahme mit Temperatur, die sogenannte Kernstichprobenentnahme (Nucleus Sampling), bei dem das Modell die Ergebnisse der Token mit der Wahrscheinlichkeitsmasse „top_p“ berücksichtigt. Daher bedeutet 0,1, dass nur die Token berücksichtigt werden, die die oberen 10 % der Wahrscheinlichkeitsmasse umfassen. Wir empfehlen im Allgemeinen, dies oder temperature zu ändern, aber nicht beides. |
No | 1 |
user | Zeichenfolge | Ein eindeutiger Bezeichner, der Ihr Endbenutzerkonto darstellt und bei der Überwachung und Erkennung von Missbrauch helfen kann. |
No |
Antworten
Statuscode: 200
Beschreibung: OK
Content-Type | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
application/json | createCompletionResponse | Stellt eine Vervollständigungsantwort der API dar. Hinweis: Sowohl die gestreamten als auch nicht gestreamten Antwortobjekte verwenden dieselbe Form (im Gegensatz zum Chatendpunkt). |
Statuscode: Standard
Beschreibung: Dienst nicht verfügbar
Content-Type | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
application/json | errorResponse |
Beispiele
Beispiel
Erstellt eine Vervollständigung für den angegebenen Prompt sowie für die angegebenen Parameter und das ausgewählte Modell.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/completions?api-version=2024-10-21
{
"prompt": [
"tell me a joke about mango"
],
"max_tokens": 32,
"temperature": 1.0,
"n": 1
}
Antworten: Statuscode: 200
{
"body": {
"id": "cmpl-7QmVI15qgYVllxK0FtxVGG6ywfzaq",
"created": 1686617332,
"choices": [
{
"text": "es\n\nWhat do you call a mango who's in charge?\n\nThe head mango.",
"index": 0,
"finish_reason": "stop",
"logprobs": null
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 20,
"prompt_tokens": 6,
"total_tokens": 26
}
}
}
Einbettungen
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/embeddings?api-version=2024-10-21
Rufen Sie eine Vektordarstellung einer bestimmten Eingabe ab, die von Machine-Learning-Modellen und anderen Algorithmen problemlos verarbeitet werden kann.
URI-Parameter
Name | Geben Sie in | Erforderlich | Type | Beschreibung |
---|---|---|---|---|
endpoint | path | Ja | Zeichenfolge url |
Unterstützte Azure OpenAI-Endpunkte (Protokoll und Hostname, z. B. https://aoairesource.openai.azure.com . Ersetzen Sie „aoairesource“ durch den Namen Ihrer Azure OpenAI-Ressource.) https://{Name Ihrer Ressource}.openai.azure.com |
Bereitstellungs-ID | path | Ja | Zeichenfolge | |
api-version | query | Ja | Zeichenfolge | API-Version |
Anforderungsheader
Name | Erforderlich | Type | Beschreibung |
---|---|---|---|
api-key | True | Zeichenfolge | Geben Sie hier den Azure OpenAI-API-Schlüssel an. |
Anforderungstext
Content-Type: application/json
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
input | Zeichenfolge oder Array | Eingabetext zum Einbetten, codiert als Zeichenfolge oder Array von Token. Übergeben Sie ein Array von Zeichenfolgen oder ein Array von Tokenarrays, um mehrere Eingaben in einer einzelnen Anforderung einzubetten. Die Eingabe darf die maximal zulässigen Eingabetoken für das Modell nicht überschreiten (8.192 Token für text-embedding-ada-002 ), darf keine leere Zeichenfolge sein, und jedes Array muss 2.048 Dimensionen oder weniger umfassen. |
Ja | |
user | Zeichenfolge | Ein eindeutiger Bezeichner, der Ihren Endbenutzer darstellt und bei der Überwachung und Erkennung von Missbrauch helfen kann. | No | |
input_type | Zeichenfolge | Eingabetyp der zu verwendenden Einbettungssuche | No | |
encoding_format | Zeichenfolge | Das Format, in das die Einbettungen zurückgegeben werden sollen. Kann entweder float oder base64 sein. Wird standardmäßig auf float festgelegt. |
No | |
Dimensionen | integer | Die Anzahl der Dimensionen, die die resultierenden Ausgabeeinbettungen aufweisen sollen. Nur in text-embedding-3 und späteren Modellen unterstützt. |
No |
Antworten
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Objekt | Zeichenfolge | Ja | ||
Modell | Zeichenfolge | Ja | ||
data | array | Ja | ||
Nutzung | Objekt | Ja |
Eigenschaften für „usage“
prompt_tokens
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
prompt_tokens | integer |
total_tokens
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
total_tokens | integer |
Statuscode: 200
Beschreibung: OK
Content-Type | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
application/json | Objekt |
Beispiele
Beispiel
Zurückgeben der Einbettungen für eine bestimmte Eingabeaufforderung
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/embeddings?api-version=2024-10-21
{
"input": [
"this is a test"
]
}
Antworten: Statuscode: 200
{
"body": {
"data": [
{
"index": 0,
"embedding": [
-0.012838088,
-0.007421397,
-0.017617522,
-0.028278312,
-0.018666342,
0.01737855,
-0.01821495,
-0.006950092,
-0.009937238,
-0.038580645,
0.010674067,
0.02412286,
-0.013647936,
0.013189907,
0.0021125758,
0.012406612,
0.020790534,
0.00074595667,
0.008397198,
-0.00535031,
0.008968075,
0.014351576,
-0.014086051,
0.015055214,
-0.022211088,
-0.025198232,
0.0065186154,
-0.036350243,
0.009180495,
-0.009698266,
0.009446018,
-0.008463579,
-0.0040426035,
-0.03443847,
-0.00091273896,
-0.0019217303,
0.002349888,
-0.021560553,
0.016515596,
-0.015572986,
0.0038666942,
-8.432463e-05
]
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 4,
"total_tokens": 4
}
}
}
Chatvervollständigungen
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2024-10-21
Erstellt eine Vervollständigung für die Chatnachricht
URI-Parameter
Name | Geben Sie in | Erforderlich | Type | Beschreibung |
---|---|---|---|---|
endpoint | path | Ja | Zeichenfolge url |
Unterstützte Azure OpenAI-Endpunkte (Protokoll und Hostname, z. B. https://aoairesource.openai.azure.com . Ersetzen Sie „aoairesource“ durch den Namen Ihrer Azure OpenAI-Ressource.) https://{Name Ihrer Ressource}.openai.azure.com |
Bereitstellungs-ID | path | Ja | Zeichenfolge | Bereitstellungs-ID des Modells, das bereitgestellt wurde. |
api-version | query | Ja | Zeichenfolge | API-Version |
Anforderungsheader
Name | Erforderlich | Type | Beschreibung |
---|---|---|---|
api-key | True | Zeichenfolge | Geben Sie hier den Azure OpenAI-API-Schlüssel an. |
Anforderungstext
Content-Type: application/json
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Temperatur | Zahl | Die zu verwendende Temperatur für die Stichprobenentnahme zwischen 0 und 2. Durch höhere Werte wie 0,8 wird die Ausgabe zufälliger, während sie durch niedrigere Werte wie 0,2 fokussierter und deterministischer wird. Wir empfehlen im Allgemeinen, dies oder top_p zu ändern, aber nicht beides. |
No | 1 |
top_p | Zahl | Eine Alternative zur Stichprobenentnahme mit Temperatur, die sogenannte Kernstichprobenentnahme (Nucleus Sampling), bei dem das Modell die Ergebnisse der Token mit der Wahrscheinlichkeitsmasse „top_p“ berücksichtigt. Daher bedeutet 0,1, dass nur die Token berücksichtigt werden, die die oberen 10 % der Wahrscheinlichkeitsmasse umfassen. Wir empfehlen im Allgemeinen, dies oder temperature zu ändern, aber nicht beides. |
No | 1 |
Datenstrom | boolean | Wenn diese Einstellung festgelegt ist, werden teilweise Nachrichtendeltas gesendet, wie in ChatGPT. Token werden als vom Server gesendete Ereignisse (reine Daten) übermittelt, sobald sie verfügbar sind, wobei der Stream durch eine data: [DONE] -Nachricht beendet wird |
No | False |
stop | Zeichenfolge oder Array | Bis zu vier Sequenzen, in denen die API aufhört, weitere Token zu generieren. |
No | |
max_tokens | integer | Die maximale Anzahl von Token, die in der Chatvervollständigung generiert werden können. Die Gesamtlänge der Eingabetoken und generierten Token wird durch die Kontextlänge des Modells begrenzt. |
No | |
max_completion_tokens | integer | Eine obere Grenze für die Anzahl der Tokens, die für eine Vervollständigung generiert werden können, einschließlich sichtbarer Ausgabetokens und Begründungstokens. | No | |
presence_penalty | Zahl | Eine Zahl zwischen -2,0 und 2,0. Positive Werte benachteiligen neue Token, je nachdem, ob sie bereits im Text vorkommen, und erhöhen so die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell über neue Themen spricht. |
No | 0 |
frequency_penalty | Zahl | Eine Zahl zwischen -2,0 und 2,0. Positive Werte benachteiligen neue Token auf der Grundlage ihrer bisherigen Häufigkeit im Text, wodurch die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell dieselbe Zeile wortwörtlich wiederholt, sinkt. |
No | 0 |
logit_bias | Objekt | Ändern Sie die Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Token in der Vervollständigung vorkommen. Ein JSON-Objekt, das Token (angegeben durch die Token-ID im Tokenizer) einem zugehörigen Verzerrungswert von –100 bis 100 zuordnet. Mathematisch gesehen wird die Verzerrung zu den Logits addiert, die das Modell vor der Stichprobenentnahme generiert. Die genaue Auswirkung ist von Modell zu Modell unterschiedlich, aber Werte zwischen -1 und 1 sollten die Wahrscheinlichkeit der Auswahl verringern oder erhöhen; Werte wie -100 oder 100 sollten zu einem Verbot oder einer ausschließlichen Auswahl des betreffenden Tokens führen. |
No | Keine |
user | Zeichenfolge | Ein eindeutiger Bezeichner, der Ihr Endbenutzerkonto darstellt und bei der Überwachung und Erkennung von Missbrauch helfen kann. |
No | |
Cloud an das Gerät | array | Eine Liste der Nachrichten, aus denen die Unterhaltung bisher besteht. | Ja | |
data_sources | array | Die Konfigurationseinträge für Azure OpenAI-Chaterweiterungen, die sie verwenden. Diese zusätzliche Spezifikation ist nur mit Azure OpenAI kompatibel. |
No | |
logprobs | boolean | Gibt an, ob Protokollwahrscheinlichkeiten der Ausgabetoken zurückgegeben werden sollen. Wenn wahr, gibt die Protokollwahrscheinlichkeiten jedes Ausgabetokens zurück, das in der content von message zurückgegeben wird. |
No | False |
top_logprobs | integer | Eine ganze Zahl zwischen 0 und 20, die die Anzahl der höchstwahrscheinlichen Token an jeder Tokenposition angibt, jeweils mit einer zugeordneten Protokollwahrscheinlichkeit. logprobs muss auf true festgelegt werden, wenn dieser Parameter verwendet wird. |
No | |
n | integer | Wie viele Optionen für die Chatvervollständigung für jede Eingabenachricht generiert werden sollen. Beachten Sie, dass Ihnen die Anzahl der generierten Tokens für alle Auswahlmöglichkeiten in Rechnung gestellt wird. Behalten Sie n als 1 , um die Kosten zu minimieren. |
No | 1 |
parallel_tool_calls | ParallelToolCalls | Gibt an, ob beim Verwenden des Tools parallele Funktionsaufrufe aktiviert werden sollen. | Nein | True |
response_format | ResponseFormatText oder ResponseFormatJsonObject oder ResponseFormatJsonSchema | Ein Objekt, das das Format angibt, das das Modell ausgeben muss. Kompatibel mit GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-4 Turbo und allen GPT-3.5 Turbo-Modellen, die neuer als gpt-3.5-turbo-1106 sind.Die Einstellung auf { "type": "json_schema", "json_schema": {...} } ermöglicht strukturierte Ausgaben, die garantieren, dass das Modell Ihrem bereitgestellten JSON-Schema entspricht.Wenn Sie ihn auf { "type": "json_object" } festlegen, wird der JSON-Modus aktiviert, der sicherstellt, dass die vom Modells generierte Meldung gültiger JSON-Code ist.Wichtig: Wenn Sie den JSON-Modus verwenden, müssen Sie selbst das Modell auch über eine System- oder Benutzernachricht anweisen, JSON-Code zu erzeugen. Andernfalls generiert das Modell möglicherweise einen unendlichen Leerzeichenstrom, bis der Tokengrenzwert erreicht wird. Dies kann zu einer lange ausgeführten und scheinbar „hängenden“ Anforderung führen. Beachten Sie auch, dass der Meldungsinhalt teilweise abgeschnitten werden kann, wenn Sie finish_reason="length" verwenden. Damit wird angegeben, dass bei der Generierung max_tokens überschritten wurde oder die Unterhaltung die maximale Kontextlänge überschritten hat. |
No | |
seed | integer | Dieses Feature befindet sich in der Betaversion. Wenn Sie dies angeben, bemüht sich unser System nach besten Kräften, eine deterministische Auswahl zu treffen, sodass wiederholte Anforderungen mit demselben seed und denselben Parametern dasselbe Ergebnis liefern sollten.Der Determinismus ist nicht garantiert, und Sie sollten auf den system_fingerprint Antwortparameter verweisen, um Änderungen im Back-End zu überwachen. |
No | |
tools | array | Eine Liste der Tools, die das Modell aufrufen kann. Derzeit werden nur Funktionen als Tool unterstützt. Verwenden Sie diesen Parameter, um eine Liste der Funktionen anzugeben, für die das Modell JSON-Eingaben generieren kann. Es werden maximal 128 Funktionen unterstützt. |
No | |
Toolauswahl | chatCompletionToolChoiceOption | Steuert, welches Tool (falls vorhanden) vom Modell aufgerufen wird. none bedeutet, dass das Modell keine Tools aufruft und stattdessen eine Meldung generiert. auto bedeutet, dass das Modell zwischen dem Generieren einer Meldung und dem Aufrufen von Tools wählen kann. required bedeutet, dass das Modell mindestens ein Tool aufrufen muss. Wenn Sie mit {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} ein bestimmtes Tool angeben, wird das Modell gezwungen, dieses aufzurufen. none ist die Standardeinstellung, wenn keine Tools vorhanden sind. auto ist die Standardeinstellung, wenn Tools vorhanden sind. |
No | |
function_call | string oder chatCompletionFunctionCallOption | Zugunsten von tool_choice eingestellt.Steuert, welche Funktion (falls vorhanden) vom Modell aufgerufen wird. none bedeutet, dass das Modell keine Funktion aufruft und stattdessen eine Nachricht generiert.auto bedeutet, dass das Modell zwischen dem Generieren einer Meldung und dem Aufrufen einer Funktion auswählen kann.Wenn Sie über {"name": "my_function"} eine bestimmte Funktion angeben, wird das Modell gezwungen, diese aufzurufen.none ist die Standardeinstellung, wenn keine Funktionen vorhanden sind. auto ist die Standardeinstellung, wenn Funktionen vorhanden sind. |
No | |
functions | array | Zugunsten von tools eingestellt.Eine Liste der Funktionen, für die das Modell JSON-Eingaben generieren kann. |
No |
Antworten
Statuscode: 200
Beschreibung: OK
Content-Type | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
application/json | createChatCompletionResponse oder createChatCompletionStreamResponse |
Statuscode: Standard
Beschreibung: Dienst nicht verfügbar
Content-Type | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
application/json | errorResponse |
Beispiele
Beispiel
Erstellt eine Vervollständigung für den angegebenen Prompt sowie für die angegebenen Parameter und das ausgewählte Modell.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2024-10-21
{
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "you are a helpful assistant that talks like a pirate"
},
{
"role": "user",
"content": "can you tell me how to care for a parrot?"
}
]
}
Antworten: Statuscode: 200
{
"body": {
"id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
"created": 1686676106,
"choices": [
{
"index": 0,
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Ahoy matey! So ye be wantin' to care for a fine squawkin' parrot, eh? Well, shiver me timbers, let ol' Cap'n Assistant share some wisdom with ye! Here be the steps to keepin' yer parrot happy 'n healthy:\n\n1. Secure a sturdy cage: Yer parrot be needin' a comfortable place to lay anchor! Be sure ye get a sturdy cage, at least double the size of the bird's wingspan, with enough space to spread their wings, yarrrr!\n\n2. Perches 'n toys: Aye, parrots need perches of different sizes, shapes, 'n textures to keep their feet healthy. Also, a few toys be helpin' to keep them entertained 'n their minds stimulated, arrrh!\n\n3. Proper grub: Feed yer feathered friend a balanced diet of high-quality pellets, fruits, 'n veggies to keep 'em strong 'n healthy. Give 'em fresh water every day, or ye\u00e2\u20ac\u2122ll have a scurvy bird on yer hands!\n\n4. Cleanliness: Swab their cage deck! Clean their cage on a regular basis: fresh water 'n food daily, the floor every couple of days, 'n a thorough scrubbing ev'ry few weeks, so the bird be livin' in a tidy haven, arrhh!\n\n5. Socialize 'n train: Parrots be a sociable lot, arrr! Exercise 'n interact with 'em daily to create a bond 'n maintain their mental 'n physical health. Train 'em with positive reinforcement, treat 'em kindly, yarrr!\n\n6. Proper rest: Yer parrot be needin' \u00e2\u20ac\u2122bout 10-12 hours o' sleep each night. Cover their cage 'n let them slumber in a dim, quiet quarter for a proper night's rest, ye scallywag!\n\n7. Keep a weather eye open for illness: Birds be hidin' their ailments, arrr! Be watchful for signs of sickness, such as lethargy, loss of appetite, puffin' up, or change in droppings, and make haste to a vet if need be.\n\n8. Provide fresh air 'n avoid toxins: Parrots be sensitive to draft and pollutants. Keep yer quarters well ventilated, but no drafts, arrr! Be mindful of toxins like Teflon fumes, candles, or air fresheners.\n\nSo there ye have it, me hearty! With proper care 'n commitment, yer parrot will be squawkin' \"Yo-ho-ho\" for many years to come! Good luck, sailor, and may the wind be at yer back!"
}
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 557,
"prompt_tokens": 33,
"total_tokens": 590
}
}
}
Beispiel
Erstellt eine Vervollständigung auf der Grundlage von Azure Search-Daten und der systemseitig zugewiesenen verwalteten Identität.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2024-10-21
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "can you tell me how to care for a dog?"
}
],
"data_sources": [
{
"type": "azure_search",
"parameters": {
"endpoint": "https://your-search-endpoint.search.windows.net/",
"index_name": "{index name}",
"authentication": {
"type": "system_assigned_managed_identity"
}
}
}
]
}
Antworten: Statuscode: 200
{
"body": {
"id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
"created": 1686676106,
"choices": [
{
"index": 0,
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Content of the completion [doc1].",
"context": {
"citations": [
{
"content": "Citation content.",
"title": "Citation Title",
"filepath": "contoso.txt",
"url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso.txt",
"chunk_id": "0"
}
],
"intent": "dog care"
}
}
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 557,
"prompt_tokens": 33,
"total_tokens": 590
}
}
}
Beispiel
Erstellt eine Vervollständigung auf der Grundlage von Azure Search-Vektordaten, der vorherigen Assistentennachricht und der systemseitig zugewiesenen verwalteten Identität.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2024-10-21
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "can you tell me how to care for a cat?"
},
{
"role": "assistant",
"content": "Content of the completion [doc1].",
"context": {
"intent": "cat care"
}
},
{
"role": "user",
"content": "how about dog?"
}
],
"data_sources": [
{
"type": "azure_search",
"parameters": {
"endpoint": "https://your-search-endpoint.search.windows.net/",
"authentication": {
"type": "user_assigned_managed_identity",
"managed_identity_resource_id": "/subscriptions/{subscription-id}/resourceGroups/{resource-group}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{resource-name}"
},
"index_name": "{index name}",
"query_type": "vector",
"embedding_dependency": {
"type": "deployment_name",
"deployment_name": "{embedding deployment name}"
},
"in_scope": true,
"top_n_documents": 5,
"strictness": 3,
"role_information": "You are an AI assistant that helps people find information.",
"fields_mapping": {
"content_fields_separator": "\\n",
"content_fields": [
"content"
],
"filepath_field": "filepath",
"title_field": "title",
"url_field": "url",
"vector_fields": [
"contentvector"
]
}
}
}
]
}
Antworten: Statuscode: 200
{
"body": {
"id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
"created": 1686676106,
"choices": [
{
"index": 0,
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Content of the completion [doc1].",
"context": {
"citations": [
{
"content": "Citation content 2.",
"title": "Citation Title 2",
"filepath": "contoso2.txt",
"url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso2.txt",
"chunk_id": "0"
}
],
"intent": "dog care"
}
}
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 557,
"prompt_tokens": 33,
"total_tokens": 590
}
}
}
Beispiel
Erstellt eine Vervollständigung für die angegebene Azure Cosmos DB-Instanz
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2024-10-21
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "can you tell me how to care for a dog?"
}
],
"data_sources": [
{
"type": "azure_cosmos_db",
"parameters": {
"authentication": {
"type": "connection_string",
"connection_string": "mongodb+srv://rawantest:{password}$@{cluster-name}.mongocluster.cosmos.azure.com/?tls=true&authMechanism=SCRAM-SHA-256&retrywrites=false&maxIdleTimeMS=120000"
},
"database_name": "vectordb",
"container_name": "azuredocs",
"index_name": "azuredocindex",
"embedding_dependency": {
"type": "deployment_name",
"deployment_name": "{embedding deployment name}"
},
"fields_mapping": {
"content_fields": [
"content"
],
"vector_fields": [
"contentvector"
]
}
}
}
]
}
Antworten: Statuscode: 200
{
"body": {
"id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
"created": 1686676106,
"choices": [
{
"index": 0,
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Content of the completion [doc1].",
"context": {
"citations": [
{
"content": "Citation content.",
"title": "Citation Title",
"filepath": "contoso.txt",
"url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso.txt",
"chunk_id": "0"
}
],
"intent": "dog care"
}
}
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 557,
"prompt_tokens": 33,
"total_tokens": 590
}
}
}
Transkriptionen: Erstellen
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/transcriptions?api-version=2024-10-21
Transkribiert Audio in die Eingabesprache.
URI-Parameter
Name | Geben Sie in | Erforderlich | Type | Beschreibung |
---|---|---|---|---|
endpoint | path | Ja | Zeichenfolge url |
Unterstützte Azure OpenAI-Endpunkte (Protokoll und Hostname, z. B. https://aoairesource.openai.azure.com . Ersetzen Sie „aoairesource“ durch den Namen Ihrer Azure OpenAI-Ressource.) https://{Name Ihrer Ressource}.openai.azure.com |
Bereitstellungs-ID | path | Ja | Zeichenfolge | Bereitstellungs-ID des Whisper-Modells. |
api-version | query | Ja | Zeichenfolge | API-Version |
Anforderungsheader
Name | Erforderlich | Type | Beschreibung |
---|---|---|---|
api-key | True | Zeichenfolge | Geben Sie hier den Azure OpenAI-API-Schlüssel an. |
Anforderungstext
Content-Type: multipart/form-data
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
datei | Zeichenfolge | Das zu transkribierende Audiodateiobjekt | Ja | |
prompt | Zeichenfolge | Ein optionaler Text, um den Stil des Modells zu steuern oder ein vorheriges Audiosegment fortzusetzen. Die Äußerung sollte mit der Audiosprache übereinstimmen. | No | |
response_format | audioResponseFormat | Definiert das Format der Ausgabe | No | |
Temperatur | Zahl | Die Temperatur für die Stichprobenentnahme, zwischen 0 und 1. Durch höhere Werte wie 0,8 wird die Ausgabe zufälliger, während sie durch niedrigere Werte wie 0,2 fokussierter und deterministischer wird. Wenn dieser Wert auf „0“ festgelegt wird, verwendet das Modell die logarithmierte Wahrscheinlichkeit, um die Temperatur automatisch zu erhöhen, bis bestimmte Schwellenwerte erreicht werden. | No | 0 |
language | Zeichenfolge | Die Sprache der Audioeingabe. Die Bereitstellung der Eingabesprache im ISO-639-1-Format verbessert die Genauigkeit und verkürzt die Wartezeit. | No |
Antworten
Statuscode: 200
Beschreibung: OK
Content-Type | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
application/json | audioResponse oder audioVerboseResponse | |
text/plain | Zeichenfolge | Transkribierter Text im Ausgabeformat (wenn „response_format“ entweder „text“, „vtt“ oder „srt“ war) |
Beispiele
Beispiel
Ruft transkribierten Text und zugehörige Metadaten aus bereitgestellten Sprachaudiodaten ab
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/transcriptions?api-version=2024-10-21
Antworten: Statuscode: 200
{
"body": {
"text": "A structured object when requesting json or verbose_json"
}
}
Beispiel
Ruft transkribierten Text und zugehörige Metadaten aus bereitgestellten Sprachaudiodaten ab
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/transcriptions?api-version=2024-10-21
"---multipart-boundary\nContent-Disposition: form-data; name=\"file\"; filename=\"file.wav\"\nContent-Type: application/octet-stream\n\nRIFF..audio.data.omitted\n---multipart-boundary--"
Antworten: Statuscode: 200
{
"type": "string",
"example": "plain text when requesting text, srt, or vtt"
}
Übersetzungen: Erstellen
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/translations?api-version=2024-10-21
Transkribiert Audioeingaben und übersetzt sie in englischen Text.
URI-Parameter
Name | Geben Sie in | Erforderlich | Type | Beschreibung |
---|---|---|---|---|
endpoint | path | Ja | Zeichenfolge url |
Unterstützte Azure OpenAI-Endpunkte (Protokoll und Hostname, z. B. https://aoairesource.openai.azure.com . Ersetzen Sie „aoairesource“ durch den Namen Ihrer Azure OpenAI-Ressource.) https://{Name Ihrer Ressource}.openai.azure.com |
Bereitstellungs-ID | path | Ja | Zeichenfolge | Bereitstellungs-ID des Whisper-Modells, das bereitgestellt wurde. |
api-version | query | Ja | Zeichenfolge | API-Version |
Anforderungsheader
Name | Erforderlich | Type | Beschreibung |
---|---|---|---|
api-key | True | Zeichenfolge | Geben Sie hier den Azure OpenAI-API-Schlüssel an. |
Anforderungstext
Content-Type: multipart/form-data
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
datei | Zeichenfolge | Die zu übersetzende Audiodatei | Ja | |
prompt | Zeichenfolge | Ein optionaler Text, um den Stil des Modells zu steuern oder ein vorheriges Audiosegment fortzusetzen. Der Prompt muss in englischer Sprache formuliert werden. | No | |
response_format | audioResponseFormat | Definiert das Format der Ausgabe | No | |
Temperatur | Zahl | Die Temperatur für die Stichprobenentnahme, zwischen 0 und 1. Durch höhere Werte wie 0,8 wird die Ausgabe zufälliger, während sie durch niedrigere Werte wie 0,2 fokussierter und deterministischer wird. Wenn dieser Wert auf „0“ festgelegt wird, verwendet das Modell die logarithmierte Wahrscheinlichkeit, um die Temperatur automatisch zu erhöhen, bis bestimmte Schwellenwerte erreicht werden. | No | 0 |
Antworten
Statuscode: 200
Beschreibung: OK
Content-Type | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
application/json | audioResponse oder audioVerboseResponse | |
text/plain | Zeichenfolge | Transkribierter Text im Ausgabeformat (wenn „response_format“ entweder „text“, „vtt“ oder „srt“ war) |
Beispiele
Beispiel
Ruft transkribierten Text in englischer Sprache und zugehörige Metadaten aus bereitgestellten Sprachaudiodaten ab
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/translations?api-version=2024-10-21
"---multipart-boundary\nContent-Disposition: form-data; name=\"file\"; filename=\"file.wav\"\nContent-Type: application/octet-stream\n\nRIFF..audio.data.omitted\n---multipart-boundary--"
Antworten: Statuscode: 200
{
"body": {
"text": "A structured object when requesting json or verbose_json"
}
}
Beispiel
Ruft transkribierten Text in englischer Sprache und zugehörige Metadaten aus bereitgestellten Sprachaudiodaten ab
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/translations?api-version=2024-10-21
"---multipart-boundary\nContent-Disposition: form-data; name=\"file\"; filename=\"file.wav\"\nContent-Type: application/octet-stream\n\nRIFF..audio.data.omitted\n---multipart-boundary--"
Antworten: Statuscode: 200
{
"type": "string",
"example": "plain text when requesting text, srt, or vtt"
}
Bildgenerierung
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations?api-version=2024-10-21
Generiert eine Reihe von Bildern auf der Grundlage einer Textbeschriftung für eine bestimmte DALL-E-Modellimplementierung
URI-Parameter
Name | Geben Sie in | Erforderlich | Type | Beschreibung |
---|---|---|---|---|
endpoint | path | Ja | Zeichenfolge url |
Unterstützte Azure OpenAI-Endpunkte (Protokoll und Hostname, z. B. https://aoairesource.openai.azure.com . Ersetzen Sie „aoairesource“ durch den Namen Ihrer Azure OpenAI-Ressource.) https://{Name Ihrer Ressource}.openai.azure.com |
Bereitstellungs-ID | path | Ja | Zeichenfolge | Bereitstellungs-ID des DALL-E-Modells, das bereitgestellt wurde. |
api-version | query | Ja | Zeichenfolge | API-Version |
Anforderungsheader
Name | Erforderlich | Type | Beschreibung |
---|---|---|---|
api-key | True | Zeichenfolge | Geben Sie hier den Azure OpenAI-API-Schlüssel an. |
Anforderungstext
Content-Type: application/json
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
prompt | Zeichenfolge | Eine Textbeschreibung der gewünschten Bilder. Die maximale Länge beträgt 4.000 Zeichen. | Ja | |
n | integer | Die Anzahl der zu generierenden Bilder. | No | 1 |
size | imageSize | Die Größe der generierten Bilder. | No | 1\.024 × 1.024 |
response_format | imagesResponseFormat | Das Format, in dem die generierten Bilder zurückgegeben werden. | No | url |
user | Zeichenfolge | Ein eindeutiger Bezeichner, der Ihr Endbenutzerkonto darstellt und bei der Überwachung und Erkennung von Missbrauch helfen kann. | No | |
qualität | imageQuality | Die Qualität des zu generierenden Bilds | No | Standard |
style | imageStyle | Die Größe der generierten Bilder. | No | vivid |
Antworten
Statuscode: 200
Beschreibung: OK
Content-Type | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
application/json | generateImagesResponse |
Statuscode: Standard
Beschreibung: Fehler.
Content-Type | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
application/json | dalleErrorResponse |
Beispiele
Beispiel
Erstellt Bilder auf der Grundlage eines Prompts.
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations?api-version=2024-10-21
{
"prompt": "In the style of WordArt, Microsoft Clippy wearing a cowboy hat.",
"n": 1,
"style": "natural",
"quality": "standard"
}
Antworten: Statuscode: 200
{
"body": {
"created": 1698342300,
"data": [
{
"revised_prompt": "A vivid, natural representation of Microsoft Clippy wearing a cowboy hat.",
"prompt_filter_results": {
"sexual": {
"severity": "safe",
"filtered": false
},
"violence": {
"severity": "safe",
"filtered": false
},
"hate": {
"severity": "safe",
"filtered": false
},
"self_harm": {
"severity": "safe",
"filtered": false
},
"profanity": {
"detected": false,
"filtered": false
}
},
"url": "https://dalletipusw2.blob.core.windows.net/private/images/e5451cc6-b1ad-4747-bd46-b89a3a3b8bc3/generated_00.png?se=2023-10-27T17%3A45%3A09Z&...",
"content_filter_results": {
"sexual": {
"severity": "safe",
"filtered": false
},
"violence": {
"severity": "safe",
"filtered": false
},
"hate": {
"severity": "safe",
"filtered": false
},
"self_harm": {
"severity": "safe",
"filtered": false
}
}
}
]
}
}
Komponenten
errorResponse
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
error | error | No |
errorBase
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Code | string | Nein | ||
message | Zeichenfolge | No |
error
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
param | Zeichenfolge | Nein | ||
Typ | Zeichenfolge | No | ||
inner_error | innerError | Innerer Fehler mit zusätzlichen Details. | No |
innerError
Innerer Fehler mit zusätzlichen Details.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
code | innerErrorCode | Fehlercodes für das innere Fehlerobjekt | No | |
content_filter_results | contentFilterPromptResults | Informationen zur Inhaltsfilterkategorie („hate“, „sexual“, „violence“, „self_harm“), sofern sie erkannt wurde, und zum Schweregrad („very_low“, „low“, „medium“, „high-scale“, um die Intensität und Risikostufe schädlicher Inhalte zu bestimmen) sowie dazu, ob der Inhalt gefiltert wurde. Informationen zu Jailbreak-Inhalten und Profanität, sofern diese erkannt wurden, sowie dazu, ob der Inhalt gefiltert wurde. Außerdem Informationen zur Kundenblockliste, wenn diese gefiltert wurde, und ihre ID. | No |
innerErrorCode
Fehlercodes für das innere Fehlerobjekt
Beschreibung: Fehlercodes für das innere Fehlerobjekt
Typ: string
Standardwert:
Enumerationsname: InnerErrorCode
Enumerationswerte:
Wert | Beschreibung |
---|---|
ResponsibleAIPolicyViolation | Der Prompt verstieß gegen eine von mehreren Inhaltsfilterregeln. |
dalleErrorResponse
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
error | dalleError | No |
dalleError
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
param | Zeichenfolge | Nein | ||
Typ | Zeichenfolge | No | ||
inner_error | dalleInnerError | Innerer Fehler mit zusätzlichen Details. | No |
dalleInnerError
Innerer Fehler mit zusätzlichen Details.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
code | innerErrorCode | Fehlercodes für das innere Fehlerobjekt | No | |
content_filter_results | dalleFilterResults | Informationen zur Inhaltsfilterkategorie („hate“, „sexual“, „violence“, „self_harm“), sofern sie erkannt wurde, und zum Schweregrad („very_low“, „low“, „medium“, „high-scale“, um die Intensität und Risikostufe schädlicher Inhalte zu bestimmen) sowie dazu, ob der Inhalt gefiltert wurde. Informationen zu Jailbreak-Inhalten und Profanität, sofern diese erkannt wurden, sowie dazu, ob der Inhalt gefiltert wurde. Außerdem Informationen zur Kundenblockliste, wenn diese gefiltert wurde, und ihre ID. | No | |
revised_prompt | Zeichenfolge | Der Prompt, der zum Generieren des Bilds verwendet wurde, wenn der Prompts überarbeitet wurde | No |
contentFilterResultBase
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
filtered | boolean | Ja |
contentFilterSeverityResult
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
filtered | boolean | Ja | ||
severity | Zeichenfolge | No |
contentFilterDetectedResult
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
filtered | boolean | Ja | ||
detected | boolean | Nein |
contentFilterDetectedWithCitationResult
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
citation | Objekt | No |
Eigenschaften für „citation“
URL
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
URL | Zeichenfolge |
license
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
license | Zeichenfolge |
contentFilterResultsBase
Informationen zu den Ergebnissen der Inhaltsfilterung
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
sexual | contentFilterSeverityResult | No | ||
violence | contentFilterSeverityResult | No | ||
hate | contentFilterSeverityResult | No | ||
self_harm | contentFilterSeverityResult | No | ||
profanity | contentFilterDetectedResult | No | ||
error | errorBase | No |
contentFilterPromptResults
Informationen zur Inhaltsfilterkategorie („hate“, „sexual“, „violence“, „self_harm“), sofern sie erkannt wurde, und zum Schweregrad („very_low“, „low“, „medium“, „high-scale“, um die Intensität und Risikostufe schädlicher Inhalte zu bestimmen) sowie dazu, ob der Inhalt gefiltert wurde. Informationen zu Jailbreak-Inhalten und Profanität, sofern diese erkannt wurden, sowie dazu, ob der Inhalt gefiltert wurde. Außerdem Informationen zur Kundenblockliste, wenn diese gefiltert wurde, und ihre ID.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
sexual | contentFilterSeverityResult | No | ||
violence | contentFilterSeverityResult | No | ||
hate | contentFilterSeverityResult | No | ||
self_harm | contentFilterSeverityResult | No | ||
profanity | contentFilterDetectedResult | No | ||
error | errorBase | No | ||
Jailbreak | contentFilterDetectedResult | No |
contentFilterChoiceResults
Informationen zur Inhaltsfilterkategorie („hate“, „sexual“, „violence“, „self_harm“), zur Erkennung und zum Schweregrad („very_low“, „low“, „medium“, „high-scale“, um die Intensität und Risikostufe schädlicher Inhalte zu bestimmen) sowie dazu, ob eine Filterung erfolgt ist. Informationen zu Text und Obszönitäten von Dritten, zur Erkennung und dazu, ob eine Filterung erfolgt ist. Außerdem Informationen zur Kundensperrliste und zur Filterung sowie die zugehörige ID.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
sexual | contentFilterSeverityResult | No | ||
violence | contentFilterSeverityResult | No | ||
hate | contentFilterSeverityResult | No | ||
self_harm | contentFilterSeverityResult | No | ||
profanity | contentFilterDetectedResult | No | ||
error | errorBase | No | ||
protected_material_text | contentFilterDetectedResult | No | ||
protected_material_code | contentFilterDetectedWithCitationResult | No |
promptFilterResult
Ergebnisse der Inhaltsfilterung für einen einzelnen Prompt in der Anforderung
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
prompt_index | integer | No | ||
content_filter_results | contentFilterPromptResults | Informationen zur Inhaltsfilterkategorie („hate“, „sexual“, „violence“, „self_harm“), sofern sie erkannt wurde, und zum Schweregrad („very_low“, „low“, „medium“, „high-scale“, um die Intensität und Risikostufe schädlicher Inhalte zu bestimmen) sowie dazu, ob der Inhalt gefiltert wurde. Informationen zu Jailbreak-Inhalten und Profanität, sofern diese erkannt wurden, sowie dazu, ob der Inhalt gefiltert wurde. Außerdem Informationen zur Kundenblockliste, wenn diese gefiltert wurde, und ihre ID. | No |
promptFilterResults
Ergebnisse der Inhaltsfilterung für null oder mehr Prompts in der Anforderung. Bei einer Streaminganforderung können Ergebnisse für unterschiedliche Prompts zu unterschiedlichen Zeiten oder in unterschiedlicher Reihenfolge eingehen.
Für diese Komponente sind keine Eigenschaften definiert.
dalleContentFilterResults
Informationen zu den Ergebnissen der Inhaltsfilterung
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
sexual | contentFilterSeverityResult | No | ||
violence | contentFilterSeverityResult | No | ||
hate | contentFilterSeverityResult | No | ||
self_harm | contentFilterSeverityResult | No |
dalleFilterResults
Informationen zur Inhaltsfilterkategorie („hate“, „sexual“, „violence“, „self_harm“), sofern sie erkannt wurde, und zum Schweregrad („very_low“, „low“, „medium“, „high-scale“, um die Intensität und Risikostufe schädlicher Inhalte zu bestimmen) sowie dazu, ob der Inhalt gefiltert wurde. Informationen zu Jailbreak-Inhalten und Profanität, sofern diese erkannt wurden, sowie dazu, ob der Inhalt gefiltert wurde. Außerdem Informationen zur Kundenblockliste, wenn diese gefiltert wurde, und ihre ID.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
sexual | contentFilterSeverityResult | No | ||
violence | contentFilterSeverityResult | No | ||
hate | contentFilterSeverityResult | No | ||
self_harm | contentFilterSeverityResult | No | ||
profanity | contentFilterDetectedResult | No | ||
Jailbreak | contentFilterDetectedResult | No |
chatCompletionsRequestCommon
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Temperatur | Zahl | Die zu verwendende Temperatur für die Stichprobenentnahme zwischen 0 und 2. Durch höhere Werte wie 0,8 wird die Ausgabe zufälliger, während sie durch niedrigere Werte wie 0,2 fokussierter und deterministischer wird. Wir empfehlen im Allgemeinen, dies oder top_p zu ändern, aber nicht beides. |
No | 1 |
top_p | Zahl | Eine Alternative zur Stichprobenentnahme mit Temperatur, die sogenannte Kernstichprobenentnahme (Nucleus Sampling), bei dem das Modell die Ergebnisse der Token mit der Wahrscheinlichkeitsmasse „top_p“ berücksichtigt. Daher bedeutet 0,1, dass nur die Token berücksichtigt werden, die die oberen 10 % der Wahrscheinlichkeitsmasse umfassen. Wir empfehlen im Allgemeinen, dies oder temperature zu ändern, aber nicht beides. |
No | 1 |
Datenstrom | boolean | Wenn diese Einstellung festgelegt ist, werden teilweise Nachrichtendeltas gesendet, wie in ChatGPT. Token werden als vom Server gesendete Ereignisse (reine Daten) übermittelt, sobald sie verfügbar sind. Der Stream wird durch eine data: [DONE] -Nachricht beendet. |
No | False |
stop | Zeichenfolge oder Array | Bis zu vier Sequenzen, in denen die API aufhört, weitere Token zu generieren. | No | |
max_tokens | integer | Die maximale Anzahl von Token, die für die generierte Antwort zulässig sind. Standardmäßig ist die Anzahl der vom Modell zurückgegebenen Token (4096 - Äußerungstoken). Dieser Wert ist jetzt zugunsten von max_completion_tokens veraltet und ist nicht mit o1-Serienmodellen kompatibel. |
No | 4096 |
max_completion_tokens | integer | Eine obere Grenze für die Anzahl der Tokens, die für eine Vervollständigung generiert werden können, einschließlich sichtbarer Ausgabetokens und Begründungstokens. | No | |
presence_penalty | Zahl | Eine Zahl zwischen -2,0 und 2,0. Positive Werte benachteiligen neue Token, je nachdem, ob sie bereits im Text vorkommen, und erhöhen so die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell über neue Themen spricht. | No | 0 |
frequency_penalty | Zahl | Eine Zahl zwischen -2,0 und 2,0. Positive Werte benachteiligen neue Token auf der Grundlage ihrer bisherigen Häufigkeit im Text, wodurch die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell dieselbe Zeile wortwörtlich wiederholt, sinkt. | No | 0 |
logit_bias | Objekt | Ändern Sie die Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Token in der Vervollständigung vorkommen. Akzeptiert ein JSON-Objekt, das Token (angegeben durch ihre Token-ID im Tokenizer) einem zugehörigen Verzerrungswert von -100 bis 100 zuordnet. Mathematisch gesehen wird die Verzerrung zu den Logits addiert, die das Modell vor der Stichprobenentnahme generiert. Die genaue Auswirkung ist von Modell zu Modell unterschiedlich, aber Werte zwischen -1 und 1 sollten die Wahrscheinlichkeit der Auswahl verringern oder erhöhen; Werte wie -100 oder 100 sollten zu einem Verbot oder einer ausschließlichen Auswahl des betreffenden Tokens führen. | No | |
user | Zeichenfolge | Ein eindeutiger Bezeichner, der Ihren Endbenutzer darstellt und Azure OpenAI bei der Überwachung und Erkennung von Missbrauch helfen kann. | No |
createCompletionRequest
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
prompt | Zeichenfolge oder Array | Die Prompts zum Generieren von Vervollständigungen, die als Zeichenfolge, Array von Zeichenfolgen, Array von Token oder Array von Tokenarrays codiert werden. Beachten Sie, dass <|endoftext|> das Dokumententrennzeichen ist, das das Modell während des Trainings sieht. Wenn also kein Prompt angegeben wird, wird die Generierung des Modells wie am Anfang eines neuen Dokuments durchgeführt. |
Ja | |
best_of | integer | Generiert serverseitige best_of -Vervollständigungen und gibt die „beste“ zurück (diejenige mit der höchsten logarithmierten Wahrscheinlichkeit pro Token). Die Ergebnisse können nicht gestreamt werden.Wenn Sie diese Funktion zusammen mit n verwenden, steuert best_of die Anzahl der möglichen Vervollständigungen, und n gibt an, wie viele zurückgegeben werden sollen – best_of muss größer als n sein.Hinweis: Da dieser Parameter viele Vervollständigungen generiert, kann Ihr Tokenkontingent schnell aufgebraucht sein. Verwenden Sie ihn sorgfältig und stellen Sie sicher, dass Sie angemessene Einstellungen für max_tokens und stop verwenden. |
No | 1 |
Echo | boolean | Geben Sie die Äußerung zusätzlich zur Vervollständigung zurück. |
No | False |
frequency_penalty | Zahl | Eine Zahl zwischen -2,0 und 2,0. Positive Werte benachteiligen neue Token auf der Grundlage ihrer bisherigen Häufigkeit im Text, wodurch die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell dieselbe Zeile wortwörtlich wiederholt, sinkt. |
No | 0 |
logit_bias | Objekt | Ändern Sie die Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Token in der Vervollständigung vorkommen. Akzeptiert ein JSON-Objekt, das Token (angegeben durch ihre Token-ID im GPT-Tokenizer) einem zugehörigen Tendenzwert von -100 bis 100 zuordnet. Mathematisch gesehen wird die Verzerrung zu den Logits addiert, die das Modell vor der Stichprobenentnahme generiert. Die genaue Auswirkung ist von Modell zu Modell unterschiedlich, aber Werte zwischen -1 und 1 sollten die Wahrscheinlichkeit der Auswahl verringern oder erhöhen; Werte wie -100 oder 100 sollten zu einem Verbot oder einer ausschließlichen Auswahl des betreffenden Tokens führen. Sie können beispielsweise {"50256": -100} übergeben, um zu verhindern, dass das Token <|endoftext|> generiert wird. |
No | Keine |
logprobs | integer | Beziehen Sie die logarithmierten Wahrscheinlichkeiten für die wahrscheinlichsten Token von logprobs sowie die ausgewählten Ausgabetoken ein. Wenn logprobs z. B. „5“ ist, gibt die API eine Liste mit den fünf wahrscheinlichsten Tokens zurück. Die API gibt immer logprob des Tokens der Stichprobenentnahme zurück, sodass die Antwort bis zu logprobs+1 Elemente enthalten kann.Der Höchstwert für logprobs ist 5. |
No | Keine |
max_tokens | integer | Die maximale Anzahl von Token, die in der Vervollständigung generiert werden können. Die Tokenanzahl Ihres Prompts plus max_tokens darf die Kontextlänge des Modells nicht überschreiten. |
Nein | 16 |
n | integer | Wie viele Vervollständigungen für jede Äußerung generiert werden sollen. Hinweis: Da dieser Parameter viele Vervollständigungen generiert, kann Ihr Tokenkontingent schnell aufgebraucht sein. Verwenden Sie ihn sorgfältig und stellen Sie sicher, dass Sie angemessene Einstellungen für max_tokens und stop verwenden. |
No | 1 |
presence_penalty | Zahl | Eine Zahl zwischen -2,0 und 2,0. Positive Werte benachteiligen neue Token, je nachdem, ob sie bereits im Text vorkommen, und erhöhen so die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell über neue Themen spricht. |
No | 0 |
seed | integer | Wenn Sie dies angeben, bemüht sich unser System nach besten Kräften, eine deterministische Auswahl zu treffen, sodass wiederholte Anforderungen mit demselben seed und denselben Parametern dasselbe Ergebnis liefern sollten.Der Determinismus ist nicht garantiert, und Sie sollten auf den system_fingerprint Antwortparameter verweisen, um Änderungen im Back-End zu überwachen. |
No | |
stop | Zeichenfolge oder Array | Bis zu vier Sequenzen, in denen die API aufhört, weitere Token zu generieren. Der zurückgegebene Text wird die Beendigungssequenz nicht enthalten. |
No | |
Datenstrom | boolean | Gibt an, ob der Teilfortschritt zurückgestreamt werden soll. Wenn dieser Parameter festgelegt wird, werden Token als vom Server gesendete Ereignisse (nur Daten) übermittelt, sobald sie verfügbar sind, wobei der Stream durch die Nachricht data: [DONE] beendet wird. |
No | False |
Suffix | Zeichenfolge | Das Suffix, das nach einer Vervollständigung des eingefügten Texts folgt. Der Parameter wird nur von gpt-3.5-turbo-instruct unterstützt. |
No | Keine |
Temperatur | Zahl | Die zu verwendende Temperatur für die Stichprobenentnahme zwischen 0 und 2. Durch höhere Werte wie 0,8 wird die Ausgabe zufälliger, während sie durch niedrigere Werte wie 0,2 fokussierter und deterministischer wird. Wir empfehlen im Allgemeinen, dies oder top_p zu ändern, aber nicht beides. |
No | 1 |
top_p | Zahl | Eine Alternative zur Stichprobenentnahme mit Temperatur, die sogenannte Kernstichprobenentnahme (Nucleus Sampling), bei dem das Modell die Ergebnisse der Token mit der Wahrscheinlichkeitsmasse „top_p“ berücksichtigt. Daher bedeutet 0,1, dass nur die Token berücksichtigt werden, die die oberen 10 % der Wahrscheinlichkeitsmasse umfassen. Wir empfehlen im Allgemeinen, dies oder temperature zu ändern, aber nicht beides. |
No | 1 |
user | Zeichenfolge | Ein eindeutiger Bezeichner, der Ihr Endbenutzerkonto darstellt und bei der Überwachung und Erkennung von Missbrauch helfen kann. |
No |
createCompletionResponse
Stellt eine Vervollständigungsantwort der API dar. Hinweis: Sowohl die gestreamten als auch nicht gestreamten Antwortobjekte verwenden dieselbe Form (im Gegensatz zum Chatendpunkt).
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
id | Zeichenfolge | Eindeutiger Bezeichner für die Vervollständigung | Ja | |
Optionen | array | Die Liste der Vervollständigungsoptionen, die das Modell für die Eingabeaufforderung generiert hat | Ja | |
erstellte | integer | Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) des Zeitpunkts, zu dem die Vervollständigung erstellt wurde | Ja | |
Modell | Zeichenfolge | Das für die Vervollständigung verwendete Modell | Ja | |
prompt_filter_results | promptFilterResults | Ergebnisse der Inhaltsfilterung für null oder mehr Prompts in der Anforderung. Bei einer Streaminganforderung können Ergebnisse für unterschiedliche Prompts zu unterschiedlichen Zeiten oder in unterschiedlicher Reihenfolge eingehen. | No | |
system_fingerprint | Zeichenfolge | Dieser Fingerabdruck stellt die Back-End-Konfiguration dar, mit der das Modell ausgeführt wird. Kann zusammen mit dem Anforderungsparameter seed verwendet werden, um zu verstehen, wann Back-End-Änderungen vorgenommen wurden, die sich auf den Determinismus auswirken können. |
No | |
Objekt | enum | Der Objekttyp, der immer „text_completion“ lautet Mögliche Werte: text_completion |
Ja | |
Nutzung | completionUsage | Nutzungsstatistiken für die Vervollständigungsanforderung | No |
createChatCompletionRequest
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Temperatur | Zahl | Die zu verwendende Temperatur für die Stichprobenentnahme zwischen 0 und 2. Durch höhere Werte wie 0,8 wird die Ausgabe zufälliger, während sie durch niedrigere Werte wie 0,2 fokussierter und deterministischer wird. Wir empfehlen im Allgemeinen, dies oder top_p zu ändern, aber nicht beides. |
No | 1 |
top_p | Zahl | Eine Alternative zur Stichprobenentnahme mit Temperatur, die sogenannte Kernstichprobenentnahme (Nucleus Sampling), bei dem das Modell die Ergebnisse der Token mit der Wahrscheinlichkeitsmasse „top_p“ berücksichtigt. Daher bedeutet 0,1, dass nur die Token berücksichtigt werden, die die oberen 10 % der Wahrscheinlichkeitsmasse umfassen. Wir empfehlen im Allgemeinen, dies oder temperature zu ändern, aber nicht beides. |
No | 1 |
Datenstrom | boolean | Wenn diese Einstellung festgelegt ist, werden teilweise Nachrichtendeltas gesendet, wie in ChatGPT. Token werden als vom Server gesendete Ereignisse (reine Daten) übermittelt, sobald sie verfügbar sind, wobei der Stream durch eine data: [DONE] -Nachricht beendet wird |
No | False |
stop | Zeichenfolge oder Array | Bis zu vier Sequenzen, in denen die API aufhört, weitere Token zu generieren. |
No | |
max_tokens | integer | Die maximale Anzahl von Token, die in der Chatvervollständigung generiert werden können. Die Gesamtlänge der Eingabetoken und generierten Token wird durch die Kontextlänge des Modells begrenzt. |
No | |
max_completion_tokens | integer | Eine obere Grenze für die Anzahl der Tokens, die für eine Vervollständigung generiert werden können, einschließlich sichtbarer Ausgabetokens und Begründungstokens. | No | |
presence_penalty | Zahl | Eine Zahl zwischen -2,0 und 2,0. Positive Werte benachteiligen neue Token, je nachdem, ob sie bereits im Text vorkommen, und erhöhen so die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell über neue Themen spricht. |
No | 0 |
frequency_penalty | Zahl | Eine Zahl zwischen -2,0 und 2,0. Positive Werte benachteiligen neue Token auf der Grundlage ihrer bisherigen Häufigkeit im Text, wodurch die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell dieselbe Zeile wortwörtlich wiederholt, sinkt. |
No | 0 |
logit_bias | Objekt | Ändern Sie die Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Token in der Vervollständigung vorkommen. Ein JSON-Objekt, das Token (angegeben durch die Token-ID im Tokenizer) einem zugehörigen Verzerrungswert von –100 bis 100 zuordnet. Mathematisch gesehen wird die Verzerrung zu den Logits addiert, die das Modell vor der Stichprobenentnahme generiert. Die genaue Auswirkung ist von Modell zu Modell unterschiedlich, aber Werte zwischen -1 und 1 sollten die Wahrscheinlichkeit der Auswahl verringern oder erhöhen; Werte wie -100 oder 100 sollten zu einem Verbot oder einer ausschließlichen Auswahl des betreffenden Tokens führen. |
No | Keine |
user | Zeichenfolge | Ein eindeutiger Bezeichner, der Ihr Endbenutzerkonto darstellt und bei der Überwachung und Erkennung von Missbrauch helfen kann. |
No | |
Cloud an das Gerät | array | Eine Liste der Nachrichten, aus denen die Unterhaltung bisher besteht. | Ja | |
data_sources | array | Die Konfigurationseinträge für Azure OpenAI-Chaterweiterungen, die sie verwenden. Diese zusätzliche Spezifikation ist nur mit Azure OpenAI kompatibel. |
No | |
logprobs | boolean | Gibt an, ob Protokollwahrscheinlichkeiten der Ausgabetoken zurückgegeben werden sollen. Wenn wahr, gibt die Protokollwahrscheinlichkeiten jedes Ausgabetokens zurück, das in der content von message zurückgegeben wird. |
No | False |
top_logprobs | integer | Eine ganze Zahl zwischen 0 und 20, die die Anzahl der höchstwahrscheinlichen Token an jeder Tokenposition angibt, jeweils mit einer zugeordneten Protokollwahrscheinlichkeit. logprobs muss auf true festgelegt werden, wenn dieser Parameter verwendet wird. |
No | |
n | integer | Wie viele Optionen für die Chatvervollständigung für jede Eingabenachricht generiert werden sollen. Beachten Sie, dass Ihnen die Anzahl der generierten Tokens für alle Auswahlmöglichkeiten in Rechnung gestellt wird. Behalten Sie n als 1 , um die Kosten zu minimieren. |
No | 1 |
parallel_tool_calls | ParallelToolCalls | Gibt an, ob beim Verwenden des Tools parallele Funktionsaufrufe aktiviert werden sollen. | Nein | True |
response_format | ResponseFormatText oder ResponseFormatJsonObject oder ResponseFormatJsonSchema | Ein Objekt, das das Format angibt, das das Modell ausgeben muss. Kompatibel mit GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-4 Turbo und allen GPT-3.5 Turbo-Modellen, die neuer als gpt-3.5-turbo-1106 sind.Die Einstellung auf { "type": "json_schema", "json_schema": {...} } ermöglicht strukturierte Ausgaben, die garantieren, dass das Modell Ihrem bereitgestellten JSON-Schema entspricht.Wenn Sie ihn auf { "type": "json_object" } festlegen, wird der JSON-Modus aktiviert, der sicherstellt, dass die vom Modells generierte Meldung gültiger JSON-Code ist.Wichtig: Wenn Sie den JSON-Modus verwenden, müssen Sie selbst das Modell auch über eine System- oder Benutzernachricht anweisen, JSON-Code zu erzeugen. Andernfalls generiert das Modell möglicherweise einen unendlichen Leerzeichenstrom, bis der Tokengrenzwert erreicht wird. Dies kann zu einer lange ausgeführten und scheinbar „hängenden“ Anforderung führen. Beachten Sie auch, dass der Meldungsinhalt teilweise abgeschnitten werden kann, wenn Sie finish_reason="length" verwenden. Damit wird angegeben, dass bei der Generierung max_tokens überschritten wurde oder die Unterhaltung die maximale Kontextlänge überschritten hat. |
No | |
seed | integer | Dieses Feature befindet sich in der Betaversion. Wenn Sie dies angeben, bemüht sich unser System nach besten Kräften, eine deterministische Auswahl zu treffen, sodass wiederholte Anforderungen mit demselben seed und denselben Parametern dasselbe Ergebnis liefern sollten.Der Determinismus ist nicht garantiert, und Sie sollten auf den system_fingerprint Antwortparameter verweisen, um Änderungen im Back-End zu überwachen. |
No | |
tools | array | Eine Liste der Tools, die das Modell aufrufen kann. Derzeit werden nur Funktionen als Tool unterstützt. Verwenden Sie diesen Parameter, um eine Liste der Funktionen anzugeben, für die das Modell JSON-Eingaben generieren kann. Es werden maximal 128 Funktionen unterstützt. |
No | |
Toolauswahl | chatCompletionToolChoiceOption | Steuert, welches Tool (falls vorhanden) vom Modell aufgerufen wird. none bedeutet, dass das Modell keine Tools aufruft und stattdessen eine Meldung generiert. auto bedeutet, dass das Modell zwischen dem Generieren einer Meldung und dem Aufrufen von Tools wählen kann. required bedeutet, dass das Modell mindestens ein Tool aufrufen muss. Wenn Sie mit {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} ein bestimmtes Tool angeben, wird das Modell gezwungen, dieses aufzurufen. none ist die Standardeinstellung, wenn keine Tools vorhanden sind. auto ist die Standardeinstellung, wenn Tools vorhanden sind. |
No | |
function_call | string oder chatCompletionFunctionCallOption | Zugunsten von tool_choice eingestellt.Steuert, welche Funktion (falls vorhanden) vom Modell aufgerufen wird. none bedeutet, dass das Modell keine Funktion aufruft und stattdessen eine Nachricht generiert.auto bedeutet, dass das Modell zwischen dem Generieren einer Meldung und dem Aufrufen einer Funktion auswählen kann.Wenn Sie über {"name": "my_function"} eine bestimmte Funktion angeben, wird das Modell gezwungen, diese aufzurufen.none ist die Standardeinstellung, wenn keine Funktionen vorhanden sind. auto ist die Standardeinstellung, wenn Funktionen vorhanden sind. |
No | |
functions | array | Zugunsten von tools eingestellt.Eine Liste der Funktionen, für die das Modell JSON-Eingaben generieren kann. |
No |
chatCompletionFunctions
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Beschreibung | string | Eine Beschreibung des Zwecks der Funktion, die vom Modell verwendet wird, um auszuwählen, wann und wie die Funktion aufgerufen wird. | No | |
name | Zeichenfolge | Der Name der Funktion, die aufgerufen werden soll. Muss aus a–z, A–Z, 0–9 bestehen oder Unterstriche und Bindestriche enthalten, maximale Länge: 64. | Ja | |
Parameter | FunctionParameters | Die von den Funktionen akzeptierten Parameter beschrieben als JSON-Schemaobjekt. Beispiele finden Sie in der Anleitung, und die Dokumentation zum Format finden Sie in der JSON-Schemareferenz. Wenn parameters weggelassen wird, wird eine Funktion mit einer leeren Parameterliste definiert. |
No |
chatCompletionFunctionCallOption
Wenn Sie über {"name": "my_function"}
eine bestimmte Funktion angeben, wird das Modell gezwungen, diese aufzurufen.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
name | Zeichenfolge | Der Name der aufzurufenden Funktion. | Ja |
chatCompletionRequestMessage
Mögliche Werte für diese Komponente:
chatCompletionRequestSystemMessage
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Inhalt | Zeichenfolge oder Array | Die Inhalte der Systemnachricht. | Ja | |
role | enum | Die Rolle des Nachrichtenerstellers (in diesem Fall: system ).Mögliche Werte: system |
Yes | |
Name | Zeichenfolge | Ein optionaler Name für den Teilnehmer. Stellt die Modellinformationen bereit, um zwischen den Teilnehmern derselben Rolle zu unterscheiden. | No |
chatCompletionRequestUserMessage
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Inhalt | Zeichenfolge oder Array | Die Inhalte der Benutzernachricht. |
Ja | |
role | enum | Die Rolle des Nachrichtenerstellers (in diesem Fall: user ).Mögliche Werte: user |
Yes | |
Name | Zeichenfolge | Ein optionaler Name für den Teilnehmer. Stellt die Modellinformationen bereit, um zwischen den Teilnehmern derselben Rolle zu unterscheiden. | No |
chatCompletionRequestAssistantMessage
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Inhalt | Zeichenfolge oder Array | Die Inhalte der Assistentennachricht. Erforderlich, es sei denn, tool_calls oder function_call ist angegeben. |
No | |
Ablehnung | Zeichenfolge | Die Ablehnungsnachricht des Assistenten. | No | |
role | enum | Die Rolle des Nachrichtenerstellers (in diesem Fall: assistant ).Mögliche Werte: assistant |
Yes | |
Name | Zeichenfolge | Ein optionaler Name für den Teilnehmer. Stellt die Modellinformationen bereit, um zwischen den Teilnehmern derselben Rolle zu unterscheiden. | No | |
tool_calls | chatCompletionMessageToolCalls | Die vom Modell generierten Toolaufrufe, z. B. Funktionsaufrufe. | No | |
function_call | Objekt | Veraltet und durch tool_calls ersetzt. Der Name und die Argumente einer Funktion, die aufgerufen werden soll, wie sie vom Modell generiert werden. |
No |
Eigenschaften für function_call
Argumente
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
Argumente | Zeichenfolge | Die Argumente, mit denen die Funktion aufgerufen werden soll, wie sie vom Modell im JSON-Format generiert werden. Beachten Sie, dass das Modell nicht immer gültige JSON-Werte und möglicherweise Parameter generiert, die nicht durch Ihr Funktionsschema definiert sind. Überprüfen Sie die Argumente im Code, bevor Sie Ihre Funktion aufrufen. |
name
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
name | Zeichenfolge | Der Name der aufzurufenden Funktion. |
chatCompletionRequestToolMessage
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
role | enum | Die Rolle des Nachrichtenerstellers (in diesem Fall: tool ).Mögliche Werte: tool |
Ja | |
content | Zeichenfolge oder Array | Die Inhalte der Toolnachricht. | Ja | |
tool_call_id | Zeichenfolge | Toolaufruf, auf den diese Nachricht reagiert. | Ja |
chatCompletionRequestFunctionMessage
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
role | enum | Die Rolle des Nachrichtenerstellers (in diesem Fall: function ).Mögliche Werte: function |
Ja | |
content | Zeichenfolge | Die Inhalte der Funktionsmeldung. | Yes | |
Name | Zeichenfolge | Der Name der aufzurufenden Funktion. | Ja |
chatCompletionRequestSystemMessageContentPart
Mögliche Werte für diese Komponente:
chatCompletionRequestUserMessageContentPart
Mögliche Werte für diese Komponente:
chatCompletionRequestAssistantMessageContentPart
Mögliche Werte für diese Komponente:
chatCompletionRequestToolMessageContentPart
Mögliche Werte für diese Komponente:
chatCompletionRequestMessageContentPartText
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | enum | Der Typ des Inhaltsteils Mögliche Werte: text |
Ja | |
Text | Zeichenfolge | Der Textinhalt. | Ja |
chatCompletionRequestMessageContentPartImage
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | enum | Der Typ des Inhaltsteils Mögliche Werte: image_url |
Ja | |
image_url | Objekt | Ja |
Eigenschaften für image_url
url
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
url | Zeichenfolge | Entweder eine URL des Bilds oder die base64-codierten Bilddaten |
detail
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
detail | Zeichenfolge | Gibt den Detailgrad des Bilds an. Weitere Informationen finden Sie im Leitfaden für Vision. | auto |
chatCompletionRequestMessageContentPartRefusal
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | enum | Der Typ des Inhaltsteils Mögliche Werte: refusal |
Ja | |
Ablehnung | Zeichenfolge | Eine vom Modell generierte Ablehnungsmeldung. | Ja |
azureChatExtensionConfiguration
Eine Darstellung der Konfigurationsdaten für eine einzelne Azure OpenAI-Chaterweiterung. Wird von einer Chatvervollständigungsanforderung verwendet, die das Antwortverhalten mithilfe von Azure OpenAI-Chaterweiterungen verbessern soll. Die Verwendung dieser Konfiguration ist nur mit Azure OpenAI kompatibel.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | azureChatExtensionType | Eine Darstellung der Konfigurationsdaten für eine einzelne Azure OpenAI-Chaterweiterung. Wird von einer Chatvervollständigungsanforderung verwendet, die das Antwortverhalten mithilfe von Azure OpenAI-Chaterweiterungen verbessern soll. Die Verwendung dieser Konfiguration ist nur mit Azure OpenAI kompatibel. |
Ja |
azureChatExtensionType
Eine Darstellung der Konfigurationsdaten für eine einzelne Azure OpenAI-Chaterweiterung. Wird von einer Chatvervollständigungsanforderung verwendet, die das Antwortverhalten mithilfe von Azure OpenAI-Chaterweiterungen verbessern soll. Die Verwendung dieser Konfiguration ist nur mit Azure OpenAI kompatibel.
Beschreibung: Eine Darstellung der Konfigurationsdaten einer einzelnen Azure OpenAI-Chaterweiterung. Wird von einer Chatvervollständigungsanforderung verwendet, die das Antwortverhalten mithilfe von Azure OpenAI-Chaterweiterungen verbessern soll. Die Verwendung dieser Konfiguration ist nur mit Azure OpenAI kompatibel.
Typ: string
Standardwert:
Enumerationsname: AzureChatExtensionType
Enumerationswerte:
Wert | Beschreibung |
---|---|
azure_search | Stellt die Verwendung von Azure Search als Azure OpenAI-Chaterweiterung dar |
azure_cosmos_db | Stellt die Verwendung von Azure Cosmos DB als Azure OpenAI-Chaterweiterung dar |
azureSearchChatExtensionConfiguration
Eine spezifische Darstellung konfigurierbarer Optionen für Azure Search, wenn Azure Search als Azure OpenAI-Chaterweiterung verwendet wird
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | azureChatExtensionType | Eine Darstellung der Konfigurationsdaten für eine einzelne Azure OpenAI-Chaterweiterung. Wird von einer Chatvervollständigungsanforderung verwendet, die das Antwortverhalten mithilfe von Azure OpenAI-Chaterweiterungen verbessern soll. Die Verwendung dieser Konfiguration ist nur mit Azure OpenAI kompatibel. |
Ja | |
Parameter | azureSearchChatExtensionParameters | Parameter für Azure Search, wenn Azure Search als Azure OpenAI-Chaterweiterung verwendet wird | No |
azureSearchChatExtensionParameters
Parameter für Azure Search, wenn Azure Search als Azure OpenAI-Chaterweiterung verwendet wird
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
authentication | onYourDataApiKeyAuthenticationOptions oder onYourDataSystemAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions oder onYourDataUserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions | Ja | ||
top_n_documents | integer | Die konfigurierte maximale Anzahl von Dokumenten, die für die konfigurierte Abfrage bereitgestellt werden sollen. | No | |
in_scope | boolean | Gibt an, ob Abfragen auf die Verwendung von indizierten Daten beschränkt werden sollen. | No | |
strictness | integer | Die konfigurierte Strenge der Suchrelevanzfilterung. Je höher die Strenge, desto höher der Genauigkeit, aber desto der niedrigerer Antwortabruf. | No | |
role_information | Zeichenfolge | Gibt dem Modell Anweisungen dazu, wie es sich verhalten soll und auf welchen Kontext es beim Generieren einer Antwort verweisen soll. Sie können die Persönlichkeit des Assistenten beschreiben und ihm mitteilen, wie Antworten formatiert werden sollen. Hierfür gilt eine Obergrenze von 100 Token, und der Wert wird auf die Gesamtmenge der Token angerechnet. | No | |
endpoint | Zeichenfolge | Der absolute Endpunktpfad für die zu verwendende Azure Search-Ressource. | Ja | |
index_name | Zeichenfolge | Der Name des zu verwendenden Index gemäß Angabe in der referenzierten Azure Search-Ressource. | Ja | |
fields_mapping | azureSearchIndexFieldMappingOptions | Optionale Einstellungen zum Steuern der Verarbeitung von Feldern bei Verwendung einer konfigurierten Azure Search-Ressource. | No | |
query_type | azureSearchQueryType | Der Typ der Azure Search-Abrufabfrage, die bei Verwendung als Azure OpenAI-Chaterweiterung ausgeführt werden soll | No | |
semantic_configuration | Zeichenfolge | Die zusätzliche semantische Konfiguration für die Abfrage. | No | |
filter | Zeichenfolge | Suchfilter. | No | |
embedding_dependency | onYourDataEndpointVectorizationSource oder onYourDataDeploymentNameVectorizationSource | No |
azureSearchIndexFieldMappingOptions
Optionale Einstellungen zum Steuern der Verarbeitung von Feldern bei Verwendung einer konfigurierten Azure Search-Ressource.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
title_field | Zeichenfolge | Der Name des Indexfelds, das als Titel verwendet werden soll | No | |
url_field | Zeichenfolge | Der Name des Indexfelds, das als URL verwendet werden soll | No | |
filepath_field | Zeichenfolge | Der Name des Indexfelds, das als Dateipfad verwendet werden soll. | No | |
content_fields | array | Die Namen von Indexfeldern, die als Inhalt behandelt werden sollen. | No | |
content_fields_separator | Zeichenfolge | Das Trennmuster, das Inhaltsfelder verwenden sollen. | No | |
vector_fields | array | Die Namen von Feldern, die Vektordaten darstellen. | No |
azureSearchQueryType
Der Typ der Azure Search-Abrufabfrage, die bei Verwendung als Azure OpenAI-Chaterweiterung ausgeführt werden soll
Beschreibung: Der Typ der Azure Search-Abrufabfrage, die bei Verwendung als Azure OpenAI-Chaterweiterung ausgeführt werden soll
Typ: string
Standardwert:
Enumerationsname: AzureSearchQueryType
Enumerationswerte:
Wert | Beschreibung |
---|---|
Einfach | Stellt den standardmäßigen einfachen Abfrageparser dar. |
semantisch | Stellt den Semantikabfrageparser für die erweiterte semantische Modellierung dar. |
vector | Stellt die Vektorsuche über berechnete Daten dar. |
vector_simple_hybrid | Stellt eine Kombination der einfachen Abfragestrategie mit Vektordaten dar. |
vector_semantic_hybrid | Stellt eine Kombination aus semantischer Suche und Vektordatenabfrage dar. |
azureCosmosDBChatExtensionConfiguration
Eine spezifische Darstellung konfigurierbarer Optionen für Azure Cosmos DB, wenn Azure Cosmos DB als Azure OpenAI-Chaterweiterung verwendet wird
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | azureChatExtensionType | Eine Darstellung der Konfigurationsdaten für eine einzelne Azure OpenAI-Chaterweiterung. Wird von einer Chatvervollständigungsanforderung verwendet, die das Antwortverhalten mithilfe von Azure OpenAI-Chaterweiterungen verbessern soll. Die Verwendung dieser Konfiguration ist nur mit Azure OpenAI kompatibel. |
Ja | |
Parameter | azureCosmosDBChatExtensionParameters | Zu verwendende Parameter beim Konfigurieren von Azure OpenAI On Your Data-Chaterweiterungen, wenn Sie Azure Cosmos DB for MongoDB vCore verwenden. |
No |
azureCosmosDBChatExtensionParameters
Zu verwendende Parameter beim Konfigurieren von Azure OpenAI On Your Data-Chaterweiterungen, wenn Sie Azure Cosmos DB for MongoDB vCore verwenden
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
authentication | onYourDataConnectionStringAuthenticationOptions | Die Authentifizierungsoptionen für Azure OpenAI On Your Data bei Verwendung einer Verbindungszeichenfolge | Ja | |
top_n_documents | integer | Die konfigurierte maximale Anzahl von Dokumenten, die für die konfigurierte Abfrage bereitgestellt werden sollen. | No | |
in_scope | boolean | Gibt an, ob Abfragen auf die Verwendung von indizierten Daten beschränkt werden sollen. | No | |
strictness | integer | Die konfigurierte Strenge der Suchrelevanzfilterung. Je höher die Strenge, desto höher der Genauigkeit, aber desto der niedrigerer Antwortabruf. | No | |
role_information | Zeichenfolge | Gibt dem Modell Anweisungen dazu, wie es sich verhalten soll und auf welchen Kontext es beim Generieren einer Antwort verweisen soll. Sie können die Persönlichkeit des Assistenten beschreiben und ihm mitteilen, wie Antworten formatiert werden sollen. Hierfür gilt eine Obergrenze von 100 Token, und der Wert wird auf die Gesamtmenge der Token angerechnet. | No | |
database_name | Zeichenfolge | Der Name der MongoDB vCore-Datenbank, die mit Azure Cosmos DB verwendet werden soll | Ja | |
container_name | Zeichenfolge | Der Name des Azure Cosmos DB-Ressourcencontainers | Ja | |
index_name | Zeichenfolge | Der Name des MongoDB vCore-Index, der mit Azure Cosmos DB verwendet werden soll | Ja | |
fields_mapping | azureCosmosDBFieldMappingOptions | Optionale Einstellungen zum Steuern der Verarbeitung von Feldern bei Verwendung einer konfigurierten Azure Cosmos DB-Ressource | Ja | |
embedding_dependency | onYourDataEndpointVectorizationSource oder onYourDataDeploymentNameVectorizationSource | Ja |
azureCosmosDBFieldMappingOptions
Optionale Einstellungen zum Steuern der Verarbeitung von Feldern bei Verwendung einer konfigurierten Azure Cosmos DB-Ressource
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
title_field | Zeichenfolge | Der Name des Indexfelds, das als Titel verwendet werden soll | No | |
url_field | Zeichenfolge | Der Name des Indexfelds, das als URL verwendet werden soll | No | |
filepath_field | Zeichenfolge | Der Name des Indexfelds, das als Dateipfad verwendet werden soll. | No | |
content_fields | array | Die Namen von Indexfeldern, die als Inhalt behandelt werden sollen. | Ja | |
content_fields_separator | Zeichenfolge | Das Trennmuster, das Inhaltsfelder verwenden sollen. | No | |
vector_fields | array | Die Namen von Feldern, die Vektordaten darstellen. | Ja |
onYourDataAuthenticationOptions
Die Authentifizierungsoptionen für Azure OpenAI On Your Data
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | onYourDataAuthenticationType | Die unterstützten Authentifizierungstypen für Azure OpenAI On Your Data | Ja |
onYourDataAuthenticationType
Die unterstützten Authentifizierungstypen für Azure OpenAI On Your Data
Beschreibung: Die unterstützten Authentifizierungstypen für Azure OpenAI On Your Data
Typ: string
Standardwert:
Enumerationsname: OnYourDataAuthenticationType
Enumerationswerte:
Wert | Beschreibung |
---|---|
api_key | Authentifizierung per API-Schlüssel |
connection_string | Authentifizierung per Verbindungszeichenfolge |
system_assigned_managed_identity | Authentifizierung per systemseitig zugewiesener verwalteter Identität |
user_assigned_managed_identity | Authentifizierung per benutzerseitig zugewiesener verwalteter Identität |
onYourDataApiKeyAuthenticationOptions
Die Authentifizierungsoptionen für Azure OpenAI On Your Data bei Verwendung eines API-Schlüssels.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | onYourDataAuthenticationType | Die unterstützten Authentifizierungstypen für Azure OpenAI On Your Data | Ja | |
Schlüssel | Zeichenfolge | Der für die Authentifizierung zu verwendende API-Schlüssel. | No |
onYourDataConnectionStringAuthenticationOptions
Die Authentifizierungsoptionen für Azure OpenAI On Your Data bei Verwendung einer Verbindungszeichenfolge
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | onYourDataAuthenticationType | Die unterstützten Authentifizierungstypen für Azure OpenAI On Your Data | Ja | |
connection_string | Zeichenfolge | Die Verbindungszeichenfolge für die Authentifizierung | No |
onYourDataSystemAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions
Die Authentifizierungsoptionen für Azure OpenAI On Your Data bei Verwendung einer vom System zugewiesenen verwalteten Identität.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | onYourDataAuthenticationType | Die unterstützten Authentifizierungstypen für Azure OpenAI On Your Data | Ja |
onYourDataUserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions
Die Authentifizierungsoptionen für Azure OpenAI On Your Data bei Verwendung einer vom Benutzer zugewiesenen verwalteten Identität.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | onYourDataAuthenticationType | Die unterstützten Authentifizierungstypen für Azure OpenAI On Your Data | Ja | |
managed_identity_resource_id | Zeichenfolge | Die Ressourcen-ID der benutzerseitig zugewiesenen verwalteten Identität, die für die Authentifizierung verwendet werden soll. | No |
onYourDataVectorizationSource
Eine abstrakte Darstellung einer Vektorisierungsquelle für Azure OpenAI On Your Data mit Vektorsuche
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | onYourDataVectorizationSourceType | Stellt die verfügbaren Quellen dar, die Azure OpenAI On Your Data verwenden kann, um die Vektorisierung von Daten für die Verwendung mit der Vektorsuche zu konfigurieren |
Ja |
onYourDataVectorizationSourceType
Stellt die verfügbaren Quellen dar, die Azure OpenAI On Your Data verwenden kann, um die Vektorisierung von Daten für die Verwendung mit der Vektorsuche zu konfigurieren
Beschreibung: Stellt die verfügbaren Quellen dar, die Azure OpenAI On Your Data verwenden kann, um die Vektorisierung von Daten für die Verwendung mit
der Vektorsuche zu konfigurieren.
Typ: string
Standardwert:
Enumerationsname: OnYourDataVectorizationSourceType
Enumerationswerte:
Wert | Beschreibung |
---|---|
endpoint | Stellt die Vektorisierung dar, die von Aufrufen durchgeführt wird, die von öffentlichen Diensten an ein Azure OpenAI-Einbettungsmodell gerichtet werden |
deployment_name | Stellt den zu verwendenden Namen einer Ada-Modellimplementierung dar. Diese Modellimplementierung muss sich in der gleichen Azure OpenAI-Ressource befinden. On Your Data verwendet diese Modellimplementierung jedoch über einen internen Aufruf anstelle eines öffentlichen Aufrufs, was eine Vektorsuche auch in privaten Netzwerken ermöglicht. |
onYourDataDeploymentNameVectorizationSource
Die Details einer Vektorisierungsquelle, die von Azure OpenAI On Your Data beim Anwenden der Vektorsuche verwendet wird, die auf einem internen Namen der Modellimplementierung für Einbettungen in der gleichen Azure OpenAI-Ressource basiert.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | onYourDataVectorizationSourceType | Stellt die verfügbaren Quellen dar, die Azure OpenAI On Your Data verwenden kann, um die Vektorisierung von Daten für die Verwendung mit der Vektorsuche zu konfigurieren |
Ja | |
deployment_name | Zeichenfolge | Gibt den Namen der Modellimplementierung an, die für die Vektorisierung verwendet werden soll. Diese Modellimplementierung muss sich in der gleichen Azure OpenAI-Ressource befinden. On Your Data verwendet diese Modellimplementierung jedoch über einen internen Aufruf anstelle eines öffentlichen Aufrufs, was eine Vektorsuche auch in privaten Netzwerken ermöglicht. | No |
onYourDataEndpointVectorizationSource
Die Details einer Vektorisierungsquelle, die von Azure OpenAI On Your Data beim Anwenden der Vektorsuche verwendet wird – basierend auf einem öffentlichen Azure OpenAI-Endpunktaufruf für Einbettungen.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | onYourDataVectorizationSourceType | Stellt die verfügbaren Quellen dar, die Azure OpenAI On Your Data verwenden kann, um die Vektorisierung von Daten für die Verwendung mit der Vektorsuche zu konfigurieren |
Ja | |
authentication | onYourDataApiKeyAuthenticationOptions | Die Authentifizierungsoptionen für Azure OpenAI On Your Data bei Verwendung eines API-Schlüssels. | No | |
endpoint | Zeichenfolge | Gibt den Endpunkt an, der für die Vektorisierung verwendet werden soll. Dieser Endpunkt muss sich in der gleichen Azure OpenAI-Ressource befinden. On Your Data verwendet diesen Endpunkt jedoch über einen internen Aufruf anstelle eines öffentlichen Aufrufs, was eine Vektorsuche auch in privaten Netzwerken ermöglicht. | No |
azureChatExtensionsMessageContext
Eine Darstellung der zusätzlichen Kontextinformationen, die verfügbar sind, wenn Azure OpenAI-Chaterweiterungen an der Generierung einer entsprechenden Chatvervollständigungsantwort beteiligt sind. Diese Kontextinformationen werden nur aufgefüllt, wenn eine Azure OpenAI-Anforderung verwendet wird, die für die Verwendung einer passenden Erweiterung konfiguriert ist.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
citations | array | Das Ergebnis des Datenquellenabrufs, das zum Generieren der Assistentennachricht in der Antwort verwendet wird. | No | |
Absicht | Zeichenfolge | Die erkannte Absicht aus dem Chatverlauf, die für die Übergabe an den nächsten Durchlauf verwendet wird, um den Kontext zu übernehmen. | No |
citation
Zitatinformationen für eine Antwortnachricht für Chatvervollständigungen.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
content | Zeichenfolge | Der Inhalt des Zitats. | Ja | |
title | Zeichenfolge | Der Titel des Zitats. | No | |
url | Zeichenfolge | Die URL des Zitats. | No | |
filepath | Zeichenfolge | Der Dateipfad des Zitats. | No | |
chunk_id | Zeichenfolge | Die Segment-ID des Zitats. | No |
chatCompletionMessageToolCall
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
id | Zeichenfolge | Die ID des Toolaufrufs | Ja | |
Typ | toolCallType | Der Typ des Toolaufrufs (in diesem Fall: function ). |
Ja | |
Funktion | Objekt | Die Funktion, die das Modell aufgerufen hat | Ja |
Eigenschaften für „function“
name
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
name | Zeichenfolge | Der Name der aufzurufenden Funktion. |
Argumente
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
Argumente | Zeichenfolge | Die Argumente, mit denen die Funktion aufgerufen werden soll, wie sie vom Modell im JSON-Format generiert werden. Beachten Sie, dass das Modell nicht immer gültige JSON-Werte und möglicherweise Parameter generiert, die nicht durch Ihr Funktionsschema definiert sind. Überprüfen Sie die Argumente im Code, bevor Sie Ihre Funktion aufrufen. |
toolCallType
Der Typ des Toolaufrufs (in diesem Fall: function
).
Beschreibung: Der Typ des Toolaufrufs (in diesem Fall: function
)
Typ: string
Standardwert:
Enumerationsname: ToolCallType
Enumerationswerte:
Wert | BESCHREIBUNG |
---|---|
Funktion | Der Typ des Toolaufrufs ist „function“. |
chatCompletionRequestMessageTool
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
tool_call_id | Zeichenfolge | Toolaufruf, auf den diese Nachricht reagiert. | No | |
content | Zeichenfolge | Der Inhalt der Nachricht. | No |
chatCompletionRequestMessageFunction
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
role | enum | Die Rolle des Nachrichtenerstellers (in diesem Fall: function ).Mögliche Werte: function |
No | |
name | Zeichenfolge | Der Inhalt der Nachricht. | No | |
content | Zeichenfolge | Der Inhalt der Nachricht. | No |
createChatCompletionResponse
Repräsentiert eine Chatvervollständigungsnachricht, die vom Modell basierend auf der Eingabe zurückgegeben wird.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
id | Zeichenfolge | Ein eindeutiger Bezeichner für die Chatvervollständigung | Ja | |
prompt_filter_results | promptFilterResults | Ergebnisse der Inhaltsfilterung für null oder mehr Prompts in der Anforderung. Bei einer Streaminganforderung können Ergebnisse für unterschiedliche Prompts zu unterschiedlichen Zeiten oder in unterschiedlicher Reihenfolge eingehen. | No | |
Optionen | array | Eine Liste der Auswahlmöglichkeiten für den Chatabschluss. Es können mehrere sein, wenn n größer als 1 ist. |
Ja | |
erstellte | integer | Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) des Zeitpunkts, zu dem die Chatvervollständigung erstellt wurde | Ja | |
Modell | Zeichenfolge | Das Modell, das für die Chatvervollständigung verwendet wird | Ja | |
system_fingerprint | Zeichenfolge | Dieser Fingerabdruck stellt die Back-End-Konfiguration dar, mit der das Modell ausgeführt wird. Kann zusammen mit dem Anforderungsparameter seed verwendet werden, um zu verstehen, wann Back-End-Änderungen vorgenommen wurden, die sich auf den Determinismus auswirken können. |
No | |
Objekt | enum | Der Objekttyp, der immer chat.completion ist.Mögliche Werte: chat.completion |
Ja | |
Nutzung | completionUsage | Nutzungsstatistiken für die Vervollständigungsanforderung | No |
createChatCompletionStreamResponse
Repräsentiert einen gestreamten Block einer Chatvervollständigungsnachricht, die vom Modell basierend auf der Eingabe zurückgegeben wird.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
id | Zeichenfolge | Ein eindeutiger Bezeichner für die Chatvervollständigung Jeder Block weist die gleiche ID auf. | Ja | |
Optionen | array | Eine Liste der Auswahlmöglichkeiten für den Chatabschluss. Kann mehrere Elemente enthalten, wenn n größer als 1 ist. |
Ja | |
erstellte | integer | Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) des Zeitpunkts, zu dem die Chatvervollständigung erstellt wurde Alle Blöcke weisen den gleichen Zeitstempel auf. | Ja | |
Modell | Zeichenfolge | Das Modell, das die Vervollständigung generiert. | Ja | |
system_fingerprint | Zeichenfolge | Dieser Fingerabdruck stellt die Back-End-Konfiguration dar, mit der das Modell ausgeführt wird. Kann zusammen mit dem Anforderungsparameter seed verwendet werden, um zu verstehen, wann Back-End-Änderungen vorgenommen wurden, die sich auf den Determinismus auswirken können. |
No | |
Objekt | enum | Der Objekttyp, der immer chat.completion.chunk ist.Mögliche Werte: chat.completion.chunk |
Ja |
chatCompletionStreamResponseDelta
Ein Chat-Vervollständigungsdelta, das von gestreamten Modellantworten generiert wurde.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
content | Zeichenfolge | Die Inhalte der Blocknachricht. | No | |
function_call | Objekt | Veraltet und durch tool_calls ersetzt. Der Name und die Argumente einer Funktion, die aufgerufen werden soll, wie sie vom Modell generiert werden. |
No | |
tool_calls | array | No | ||
role | enum | Die Rolle des Autors dieser Nachricht Mögliche Werte: system, user, assistant, tool |
No | |
Ablehnung | Zeichenfolge | Eine vom Modell generierte Ablehnungsmeldung. | No |
Eigenschaften für function_call
Argumente
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
Argumente | Zeichenfolge | Die Argumente, mit denen die Funktion aufgerufen werden soll, wie sie vom Modell im JSON-Format generiert werden. Beachten Sie, dass das Modell nicht immer gültige JSON-Werte und möglicherweise Parameter generiert, die nicht durch Ihr Funktionsschema definiert sind. Überprüfen Sie die Argumente im Code, bevor Sie Ihre Funktion aufrufen. |
name
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
name | Zeichenfolge | Der Name der aufzurufenden Funktion. |
chatCompletionMessageToolCallChunk
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Index | integer | Ja | ||
id | Zeichenfolge | Die ID des Toolaufrufs | No | |
Typ | enum | Der Typ des Tools. Derzeit wird nur function unterstützt.Mögliche Werte: function |
No | |
Funktion | Objekt | No |
Eigenschaften für „function“
name
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
name | Zeichenfolge | Der Name der aufzurufenden Funktion. |
Argumente
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
Argumente | Zeichenfolge | Die Argumente, mit denen die Funktion aufgerufen werden soll, wie sie vom Modell im JSON-Format generiert werden. Beachten Sie, dass das Modell nicht immer gültige JSON-Werte und möglicherweise Parameter generiert, die nicht durch Ihr Funktionsschema definiert sind. Überprüfen Sie die Argumente im Code, bevor Sie Ihre Funktion aufrufen. |
chatCompletionStreamOptions
Optionen für eine Streamingantwort. Legen Sie dies nur fest, wenn Sie stream: true
festlegen.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
include_usage | boolean | Wenn dies festgelegt ist, wird ein zusätzlicher Block vor der data: [DONE] -Nachricht gestreamt. Das Feld usage in diesem Block zeigt die Tokenverwendungsstatistiken für die gesamte Anforderung an, und das Feld choices ist immer ein leeres Array. Alle anderen Blöcke enthalten auch ein Feld usage , jedoch mit einem NULL-Wert. |
No |
chatCompletionChoiceLogProbs
Logarithmierte Wahrscheinlichkeit für die Auswahl
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
content | array | Eine Liste der Nachrichteninhaltstoken mit Informationen zur logarithmierten Wahrscheinlichkeit | Ja | |
Ablehnung | array | Eine Liste der Nachrichtenablehnungstoken mit Informationen zur logarithmierten Wahrscheinlichkeit. | No |
chatCompletionTokenLogprob
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
token | Zeichenfolge | Das Token. | Ja | |
logprob | Zahl | Die logarithmierte Wahrscheinlichkeit dieses Tokens | Ja | |
Byte | array | Eine Liste mit ganzen Zahlen, die die UTF-8-Bytedarstellung des Tokens darstellen. Nützlich in Fällen, in denen Zeichen durch mehrere Token dargestellt werden und ihre Bytedarstellungen kombiniert werden müssen, um die korrekte Textdarstellung zu generieren. Kann null sein, wenn für das Token keine Bytedarstellung vorhanden ist. |
Ja | |
top_logprobs | array | Liste mit den wahrscheinlichsten Token und ihre logarithmierte Wahrscheinlichkeit an dieser Tokenposition. In seltenen Fällen werden möglicherweise weniger zurückgegeben als für top_logprobs angefordert. |
Ja |
ChatCompletionResponseMessage
Eine vom Modell generierte Chatvervollständigungsnachricht
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
role | chatCompletionResponseMessageRole | Die Rolle des Antwortnachrichterstellers | Ja | |
Ablehnung | Zeichenfolge | Eine vom Modell generierte Ablehnungsmeldung. | Ja | |
content | Zeichenfolge | Der Inhalt der Nachricht. | Ja | |
tool_calls | array | Die vom Modell generierten Toolaufrufe, z. B. Funktionsaufrufe. | No | |
function_call | chatCompletionFunctionCall | Veraltet und durch tool_calls ersetzt. Der Name und die Argumente einer Funktion, die aufgerufen werden soll, wie sie vom Modell generiert werden. |
No | |
context | azureChatExtensionsMessageContext | Eine Darstellung der zusätzlichen Kontextinformationen, die verfügbar sind, wenn Azure OpenAI-Chaterweiterungen an der Generierung einer entsprechenden Chatvervollständigungsantwort beteiligt sind. Diese Kontextinformationen werden nur ausgefüllt, wenn eine Azure OpenAI-Anforderung verwendet wird, die für die Verwendung einer entsprechenden Erweiterung konfiguriert ist. |
No |
chatCompletionResponseMessageRole
Die Rolle des Antwortnachrichterstellers
Beschreibung: Die Rolle des Autors der Antwortnachricht
Typ: string
Standardwert:
Enumerationswerte:
- assistant
chatCompletionToolChoiceOption
Steuert, welches Tool (falls vorhanden) vom Modell aufgerufen wird. none
bedeutet, dass das Modell keine Tools aufruft und stattdessen eine Meldung generiert. auto
bedeutet, dass das Modell zwischen dem Generieren einer Meldung und dem Aufrufen von Tools wählen kann. required
bedeutet, dass das Modell mindestens ein Tool aufrufen muss. Wenn Sie mit {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}
ein bestimmtes Tool angeben, wird das Modell gezwungen, dieses aufzurufen. none
ist die Standardeinstellung, wenn keine Tools vorhanden sind. auto
ist die Standardeinstellung, wenn Tools vorhanden sind.
Mögliche Werte für diese Komponente:
chatCompletionNamedToolChoice
Gibt ein Tool an, das das Modell verwenden soll. Wird verwendet, um zu erzwingen, dass das Modell eine bestimmte Funktion aufruft.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | enum | Der Typ des Tools. Derzeit wird nur function unterstützt.Mögliche Werte: function |
Ja | |
Funktion | Objekt | Ja |
Eigenschaften für „function“
name
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
name | Zeichenfolge | Der Name der aufzurufenden Funktion. |
ParallelToolCalls
Gibt an, ob beim Verwenden des Tools parallele Funktionsaufrufe aktiviert werden sollen.
Für diese Komponente sind keine Eigenschaften definiert.
chatCompletionMessageToolCalls
Die vom Modell generierten Toolaufrufe, z. B. Funktionsaufrufe.
Für diese Komponente sind keine Eigenschaften definiert.
chatCompletionFunctionCall
Veraltet und durch tool_calls
ersetzt. Der Name und die Argumente einer Funktion, die aufgerufen werden soll, wie sie vom Modell generiert werden.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
name | Zeichenfolge | Der Name der aufzurufenden Funktion. | Ja | |
Argumente | Zeichenfolge | Die Argumente, mit denen die Funktion aufgerufen werden soll, wie sie vom Modell im JSON-Format generiert werden. Beachten Sie, dass das Modell nicht immer gültige JSON-Werte und möglicherweise Parameter generiert, die nicht durch Ihr Funktionsschema definiert sind. Überprüfen Sie die Argumente im Code, bevor Sie Ihre Funktion aufrufen. | Ja |
completionUsage
Nutzungsstatistiken für die Vervollständigungsanforderung
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
prompt_tokens | integer | Anzahl der Token im Prompt. | Ja | |
completion_tokens | integer | Anzahl der Token in der generierten Vervollständigung | Ja | |
total_tokens | integer | Die Gesamtzahl der in der Anforderung verwendeten Token (Prompt + Vervollständigung). | Ja | |
completion_tokens_details | Objekt | Aufschlüsselung der in einer Vervollständigung verwendeten Tokens. | No |
Eigenschaften für completion_tokens_details
reasoning_tokens
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
reasoning_tokens | integer | Vom Modell generierte Tokens zur Begründung. |
chatCompletionTool
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | enum | Der Typ des Tools. Derzeit wird nur function unterstützt.Mögliche Werte: function |
Ja | |
Funktion | FunctionObject | Ja |
FunctionParameters
Die von den Funktionen akzeptierten Parameter beschrieben als JSON-Schemaobjekt. Beispiele finden Sie in der Anleitung, und die Dokumentation zum Format finden Sie in der JSON-Schemareferenz.
Wenn parameters
weggelassen wird, wird eine Funktion mit einer leeren Parameterliste definiert.
Für diese Komponente sind keine Eigenschaften definiert.
FunctionObject
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Beschreibung | string | Eine Beschreibung des Zwecks der Funktion, die vom Modell verwendet wird, um auszuwählen, wann und wie die Funktion aufgerufen wird. | No | |
name | Zeichenfolge | Der Name der Funktion, die aufgerufen werden soll. Muss aus a–z, A–Z, 0–9 bestehen oder Unterstriche und Bindestriche enthalten, maximale Länge: 64. | Ja | |
Parameter | FunctionParameters | Die von den Funktionen akzeptierten Parameter beschrieben als JSON-Schemaobjekt. Beispiele finden Sie in der Anleitung, und die Dokumentation zum Format finden Sie in der JSON-Schemareferenz. Wenn parameters weggelassen wird, wird eine Funktion mit einer leeren Parameterliste definiert. |
No | |
strict | boolean | Gibt an, ob die strikte Schematreue beim Generieren des Funktionsaufrufs aktiviert werden soll. Wenn dieser Wert auf „true“ festgelegt ist, folgt das Modell dem genauen Schema, das im Feld parameters definiert ist. Nur eine Teilmenge des JSON-Schemas wird unterstützt, wenn strict true ist. |
No | False |
ResponseFormatText
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | enum | Der Typ des zu definierenden Antwortformats: text Mögliche Werte: text |
Ja |
ResponseFormatJsonObject
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | enum | Der Typ des zu definierenden Antwortformats: json_object Mögliche Werte: json_object |
Ja |
ResponseFormatJsonSchemaSchema
Das Schema für das Antwortformat, das als JSON-Schemaobjekt beschrieben wird.
Für diese Komponente sind keine Eigenschaften definiert.
ResponseFormatJsonSchema
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Typ | enum | Der Typ des zu definierenden Antwortformats: json_schema Mögliche Werte: json_schema |
Ja | |
json_schema | Objekt | Ja |
Eigenschaften für json_schema
Beschreibung
Name | Typ | Beschreibung | Default |
---|---|---|---|
Beschreibung | string | Eine Beschreibung, wofür das Antwortformat gedacht ist, die vom Modell verwendet wird, um zu bestimmen, wie in dem Format geantwortet werden soll. |
name
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
name | Zeichenfolge | Der Name des Antwortformats. Muss aus a–z, A–Z, 0–9 bestehen oder Unterstriche und Bindestriche enthalten, maximale Länge: 64. |
schema
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
schema | ResponseFormatJsonSchemaSchema | Das Schema für das Antwortformat, das als JSON-Schemaobjekt beschrieben wird. |
strict
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
strict | boolean | Gibt an, ob die strikte Schematreue beim Generieren der Ausgabe aktiviert werden soll. Wenn dieser Wert auf „true“ festgelegt ist, folgt das Modell immer dem genauen Schema, das im Feld schema definiert ist. Nur eine Teilmenge des JSON-Schemas wird unterstützt, wenn strict true ist. |
False |
chatCompletionChoiceCommon
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Index | integer | No | ||
finish_reason | Zeichenfolge | No |
createTranslationRequest
Übersetzungsanforderung
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
datei | Zeichenfolge | Die zu übersetzende Audiodatei | Ja | |
prompt | Zeichenfolge | Ein optionaler Text, um den Stil des Modells zu steuern oder ein vorheriges Audiosegment fortzusetzen. Der Prompt muss in englischer Sprache formuliert werden. | No | |
response_format | audioResponseFormat | Definiert das Format der Ausgabe | No | |
Temperatur | Zahl | Die Temperatur für die Stichprobenentnahme, zwischen 0 und 1. Durch höhere Werte wie 0,8 wird die Ausgabe zufälliger, während sie durch niedrigere Werte wie 0,2 fokussierter und deterministischer wird. Wenn dieser Wert auf „0“ festgelegt wird, verwendet das Modell die logarithmierte Wahrscheinlichkeit, um die Temperatur automatisch zu erhöhen, bis bestimmte Schwellenwerte erreicht werden. | No | 0 |
audioResponse
Übersetzungs- oder Transkriptionsantwort, wenn das Antwortformat (response_format) „json“ war
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Text | Zeichenfolge | Übersetzter oder transkribierter Text | Ja |
audioVerboseResponse
Übersetzungs- oder Transkriptionsantwort, wenn das Antwortformat (response_format) „verbose_json“ war
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
Text | Zeichenfolge | Übersetzter oder transkribierter Text | Ja | |
task | Zeichenfolge | Die Art von Audiotask | No | |
language | Zeichenfolge | Sprache. | No | |
duration | Zahl | Dauer. | No | |
Segmente | array | No |
audioResponseFormat
Definiert das Format der Ausgabe
Beschreibung: Definiert das Format der Ausgabe
Typ: string
Standardwert:
Enumerationswerte:
- json
- Text
- srt
- verbose_json
- vtt
createTranscriptionRequest
Transkriptionsanforderung
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
datei | Zeichenfolge | Das zu transkribierende Audiodateiobjekt | Ja | |
prompt | Zeichenfolge | Ein optionaler Text, um den Stil des Modells zu steuern oder ein vorheriges Audiosegment fortzusetzen. Die Äußerung sollte mit der Audiosprache übereinstimmen. | No | |
response_format | audioResponseFormat | Definiert das Format der Ausgabe | No | |
Temperatur | Zahl | Die Temperatur für die Stichprobenentnahme, zwischen 0 und 1. Durch höhere Werte wie 0,8 wird die Ausgabe zufälliger, während sie durch niedrigere Werte wie 0,2 fokussierter und deterministischer wird. Wenn dieser Wert auf „0“ festgelegt wird, verwendet das Modell die logarithmierte Wahrscheinlichkeit, um die Temperatur automatisch zu erhöhen, bis bestimmte Schwellenwerte erreicht werden. | No | 0 |
language | Zeichenfolge | Die Sprache der Audioeingabe. Die Bereitstellung der Eingabesprache im ISO-639-1-Format verbessert die Genauigkeit und verkürzt die Wartezeit. | No |
audioSegment
Transkriptions- oder Übersetzungssegment
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
id | integer | Segmentbezeichner | No | |
seek | Zahl | Der Offset des Segments | No | |
start | Zahl | Der Offset für den Segmentbeginn. | No | |
end | Zahl | Der Offset für das Segmentende | No | |
Text | Zeichenfolge | Segmenttext | No | |
tokens | array | Token des Texts | No | |
Temperatur | Zahl | Temperatur | No | |
avg_logprob | Zahl | Durchschnittliche logarithmierte Wahrscheinlichkeit | No | |
compression_ratio | Zahl | Komprimierungsverhältnis | No | |
no_speech_prob | Zahl | Wahrscheinlichkeit von no speech . |
No |
imageQuality
Die Qualität des zu generierenden Bilds
Beschreibung: Die Qualität des zu generierenden Bilds
Typ: string
Standard: standard
Enumerationsname: Quality
Enumerationswerte:
Wert | BESCHREIBUNG |
---|---|
Standard | Bei Verwendung von Standardqualität werden Bilder mit Standardqualität erstellt. |
hd | Bei Verwendung von HD-Qualität werden Bilder mit mehr Details und höherer Konsistenz im gesamten Bild erstellt. |
imagesResponseFormat
Das Format, in dem die generierten Bilder zurückgegeben werden.
Beschreibung: Das Format, in dem die generierten Bilder zurückgegeben werden
Typ: string
Standard: url
Enumerationsname: ImagesResponseFormat
Enumerationswerte:
Wert | Beschreibung |
---|---|
url | Die URL für temporären Zugriff zum Herunterladen der generierten Bilder |
b64_json | Die generierten Bilder werden als base64-codierte Zeichenfolge zurückgegeben. |
imageSize
Die Größe der generierten Bilder.
Beschreibung: Die Größe der generierten Bilder
Typ: string
Standard: 1024x1024
Enumerationsname: Size
Enumerationswerte:
Wert | Beschreibung |
---|---|
1792x1024 | Die gewünschte Größe des generierten Bilds beträgt 1.792 × 1.024 Pixel. |
1024x1792 | Die gewünschte Größe des generierten Bilds beträgt 1.024 × 1.792 Pixel. |
1\.024 × 1.024 | Die gewünschte Größe des generierten Bilds beträgt 1.024 × 1.024 Pixel. |
imageStyle
Die Größe der generierten Bilder.
Beschreibung: Der Stil der generierten Bilder
Typ: string
Standard: vivid
Enumerationsname: Style
Enumerationswerte:
Wert | Beschreibung |
---|---|
vivid | Mit „vivid“ werden hyperrealistische und spektakuläre Bilder erstellt. |
natural | Mit „natural“ werden natürlichere und weniger hyperrealistische Bilder erstellt. |
imageGenerationsRequest
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
prompt | Zeichenfolge | Eine Textbeschreibung der gewünschten Bilder. Die maximale Länge beträgt 4.000 Zeichen. | Ja | |
n | integer | Die Anzahl der zu generierenden Bilder. | No | 1 |
size | imageSize | Die Größe der generierten Bilder. | No | 1\.024 × 1.024 |
response_format | imagesResponseFormat | Das Format, in dem die generierten Bilder zurückgegeben werden. | No | url |
user | Zeichenfolge | Ein eindeutiger Bezeichner, der Ihr Endbenutzerkonto darstellt und bei der Überwachung und Erkennung von Missbrauch helfen kann. | No | |
qualität | imageQuality | Die Qualität des zu generierenden Bilds | No | Standard |
style | imageStyle | Die Größe der generierten Bilder. | No | vivid |
generateImagesResponse
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
erstellte | integer | Der UNIX-Zeitstempel, der angibt, wann der Vorgang erstellt wurde | Ja | |
data | array | Die Ergebnisdaten des Vorgangs, sofern der Vorgang erfolgreich war | Ja |
imageResult
Die Bild-URL oder das codierte Bild, sofern der Vorgang erfolgreich war. Andernfalls ein Fehler.
Name | Typ | Beschreibung | Erforderlich | Standard |
---|---|---|---|---|
url | Zeichenfolge | Die Bild-URL | No | |
b64_json | Zeichenfolge | Das base64-codierte Bild | No | |
content_filter_results | dalleContentFilterResults | Informationen zu den Ergebnissen der Inhaltsfilterung | No | |
revised_prompt | Zeichenfolge | Der Prompt, der zum Generieren des Bilds verwendet wurde, wenn der Prompts überarbeitet wurde | No | |
prompt_filter_results | dalleFilterResults | Informationen zur Inhaltsfilterkategorie („hate“, „sexual“, „violence“, „self_harm“), sofern sie erkannt wurde, und zum Schweregrad („very_low“, „low“, „medium“, „high-scale“, um die Intensität und Risikostufe schädlicher Inhalte zu bestimmen) sowie dazu, ob der Inhalt gefiltert wurde. Informationen zu Jailbreak-Inhalten und Profanität, sofern diese erkannt wurden, sowie dazu, ob der Inhalt gefiltert wurde. Außerdem Informationen zur Kundenblockliste, wenn diese gefiltert wurde, und ihre ID. | No |
Erweiterungen für Vervollständigungen
Vervollständigungserweiterungen sind nicht Teil der neuesten allgemein verfügbaren Version der Azure OpenAI-Datenebenenspezifikation für Rückschlüsse.
Chatnachricht
Das Chatnachrichtenobjekt ist nicht Teil der neuesten allgemein verfügbaren Version der Azure OpenAI-Datenebenenspezifikation für Rückschlüsse.
Sprachsynthese
Ist derzeit nicht Teil der neuesten allgemein verfügbaren Version der Azure OpenAI-Datenebenenspezifikation für Rückschlüsse. Weitere Informationen finden Sie in der neuesten Vorschauversion dieser Funktion.
Nächste Schritte
Erfahren Sie mehr über Modelle und die Optimierung mit der REST-API. Erfahren Sie mehr über die zugrunde liegenden Modelle, auf denen Azure OpenAI basiert.