给定一个提示，该模型将返回一个或多个预测的完成，并且还可以返回每个位置的替代标记的概率。
为提供的提示和参数创建完成
https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions
POST
/v1/completions创建完成
API Key application/json
Legacy Completions
调用与返回说明
旧式文本补全接口。仅在目标模型明确要求 prompt 接口时使用；不要把它当作 Chat 或 Responses 的替代协议。
请求时注意
- 先确认模型明确支持 /v1/completions。多数新模型应改用 /v1/responses 或 /v1/chat/completions。
- prompt 是纯文本补全输入，不能直接套用 messages 或 input 项目数组。
- max_tokens、best_of、suffix 等字段的兼容性取决于旧模型，不要跨协议复用。
返回时注意
- 读取 choices[].text，并检查 finish_reason；此结构与 Chat Completions 的 message.content 和 Responses 的 output 不同。
请求示例
curl -X POST https://top.qingyuntop.ai/v1/completions \
-H "Authorization: Bearer ${QINGYUN_TOP_API_KEY}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-3.5-turbo-instruct",
"prompt": "你好,",
"max_tokens": 30,
"temperature": 0
}'请求参数
| 参数 | 位置 | 类型 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|---|---|
Authorization | Header | string | 否 | - | Bearer {{YOUR_API_KEY}} |
model | JSON body | string | 是 | 要使用的模型的 ID。您可以使用[List models](https://platform.openai.com/docs/api-reference/models/list) API 来查看所有可用模型，或查看我们的[模型概述](https://platform.openai.com/docs/models/overview)以了解它们的描述。 必填。仅使用明确支持 Legacy Completions 的模型 ID。 | - |
prompt | JSON body | string | 是 | 生成完成的提示，编码为字符串、字符串数组、标记数组或标记数组数组。 请注意，<|endoftext|> 是模型在训练期间看到的文档分隔符，因此如果未指定提示，模型将生成新文档的开头。 必填。纯文本提示。 | - |
best_of | JSON body | integer | 否 | 默认为1 在服务器端生成best_of个补全,并返回“最佳”补全(每个令牌的日志概率最高的那个)。无法流式传输结果。 与n一起使用时,best_of控制候选补全的数量,n指定要返回的数量 – best_of必须大于n。 注意:因为这个参数会生成许多补全,所以它可以快速消耗您的令牌配额。请谨慎使用,并确保您对max_tokens和stop有合理的设置。 | - |
echo | JSON body | boolean | 否 | 默认为false 除了补全之外,还回显提示 | - |
frequency_penalty | JSON body | number | 否 | 默认为0 -2.0和2.0之间的数字。正值根据文本目前的现有频率处罚新令牌,降低模型逐字重复相同行的可能性。 | - |
logit_bias | JSON body | object | 否 | 默认为null 修改完成中指定令牌出现的可能性。 接受一个JSON对象,该对象将令牌(由GPT令牌化器中的令牌ID指定)映射到关联偏差值,-100到100。您可以使用这个令牌化器工具(适用于GPT-2和GPT-3)将文本转换为令牌ID。从数学上讲,偏差在对模型进行采样之前添加到生成的logit中。确切效果因模型而异,但-1至1之间的值应降低或提高选择的可能性;像-100或100这样的值应导致相关令牌的禁用或专属选择。 例如,您可以传递{"50256": -100}来防止生成<|endoftext|>令牌。 | - |
logprobs | JSON body | null | 否 | 默认为null 包括logprobs个最可能令牌的日志概率,以及所选令牌。例如,如果logprobs为5,API将返回5个最有可能令牌的列表。 API总会返回采样令牌的logprob,因此响应中最多可能有logprobs+1个元素。 logprobs的最大值是5。 | - |
max_tokens | JSON body | integer | 否 | 默认为16 在补全中生成的最大令牌数。 提示的令牌计数加上max_tokens不能超过模型的上下文长度。 计数令牌的Python代码示例。 旧式生成 token 上限。仅对支持该字段的模型使用。 | - |
n | JSON body | integer | 否 | 默认为1 为每个提示生成的补全数量。 注意:因为这个参数会生成许多补全,所以它可以快速消耗您的令牌配额。请谨慎使用,并确保您对max_tokens和stop有合理的设置。 | - |
presence_penalty | JSON body | number | 否 | 默认为0 -2.0和2.0之间的数字。正值根据它们是否出现在目前的文本中来惩罚新令牌,增加模型讨论新话题的可能性。 有关频率和存在惩罚的更多信息,请参阅。 | - |
seed | JSON body | integer | 否 | 如果指定,我们的系统将尽最大努力确定性地进行采样,以便使用相同的种子和参数的重复请求应返回相同的结果。 不保证确定性,您应该参考system_fingerprint响应参数来监视后端的更改。 | - |
stop | JSON body | string | 否 | 默认为null 最多4个序列,API将停止在其中生成更多令牌。返回的文本不会包含停止序列。 | - |
stream | JSON body | boolean | 否 | 默认为false 是否流回部分进度。如果设置,令牌将作为可用时发送为仅数据的服务器发送事件,流由数据 Terminated by a data: [DONE] message. 对象消息终止。 Python代码示例。 | - |
suffix | JSON body | string | 否 | 默认为null 在插入文本的补全之后出现的后缀。 | - |
temperature | JSON body | integer | 否 | 默认为1 要使用的采样温度,介于0和2之间。更高的值(如0.8)将使输出更随机,而更低的值(如0.2)将使其更集中和确定。 我们通常建议更改这个或top_p,而不是两者都更改。 | - |
user | JSON body | string | 是 | - | - |
top_p | JSON body | integer | 否 | 表示最终用户的唯一标识符,这可以帮助OpenAI监控和检测滥用。 了解更多。 | - |
返回响应 (200)
| 参数 | 位置 | 类型 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|---|---|
id | 响应 JSON | string | 是 | - | - |
object | 响应 JSON | string | 是 | - | - |
created | 响应 JSON | integer | 是 | - | - |
model | 响应 JSON | string | 是 | - | - |
system_fingerprint | 响应 JSON | string | 是 | - | - |
choices | 响应 JSON | array<object> | 是 | - | - |
choices[].text | 响应 JSON | string | 否 | - | - |
choices[].index | 响应 JSON | integer | 否 | - | - |
choices[].logprobs | 响应 JSON | null | 否 | - | - |
choices[].finish_reason | 响应 JSON | string | 否 | - | - |
usage | 响应 JSON | object | 是 | - | - |
usage.prompt_tokens | 响应 JSON | integer | 是 | - | - |
usage.completion_tokens | 响应 JSON | integer | 是 | - | - |
usage.total_tokens | 响应 JSON | integer | 是 | - | - |
响应示例
{
"id": "cmpl_example",
"object": "text_completion",
"model": "MODEL_ID_FROM_V1_MODELS",
"choices": [{"index": 0, "text": "补全结果", "finish_reason": "stop"}],
"usage": {"prompt_tokens": 8, "completion_tokens": 6, "total_tokens": 14}
}来源原始接口定义（用于追溯）
以下内容来自 Apifox 快照，可能包含兼容层字段或旧示例；公开调用请以本页的协议说明和当前模型列表为准。
{
"id": 497676098,
"name": "创建完成",
"type": "http",
"serverId": "",
"preProcessors": [],
"postProcessors": [],
"inheritPreProcessors": {},
"inheritPostProcessors": {},
"description": "给定一个提示，该模型将返回一个或多个预测的完成，并且还可以返回每个位置的替代标记的概率。\n\n为提供的提示和参数创建完成\n\nhttps://platform.openai.com/docs/api-reference/completions\n",
"operationId": "",
"sourceUrl": "",
"method": "post",
"path": "/v1/completions",
"tags": [],
"status": 1,
"requestBody": {
"type": "application/json",
"parameters": [],
"jsonSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"model": {
"type": "string",
"title": "",
"description": "要使用的模型的 ID。您可以使用[List models](https://platform.openai.com/docs/api-reference/models/list) API 来查看所有可用模型，或查看我们的[模型概述](https://platform.openai.com/docs/models/overview)以了解它们的描述。"
},
"prompt": {
"type": "string",
"title": "",
"description": "生成完成的提示，编码为字符串、字符串数组、标记数组或标记数组数组。 请注意，<|endoftext|> 是模型在训练期间看到的文档分隔符，因此如果未指定提示，模型将生成新文档的开头。"
},
"max_tokens": {
"type": "integer",
"title": "",
"description": "默认为16\n在补全中生成的最大令牌数。\n\n提示的令牌计数加上max_tokens不能超过模型的上下文长度。 计数令牌的Python代码示例。"
},
"temperature": {
"type": "integer",
"title": "",
"description": "默认为1 要使用的采样温度,介于0和2之间。更高的值(如0.8)将使输出更随机,而更低的值(如0.2)将使其更集中和确定。 我们通常建议更改这个或top_p,而不是两者都更改。"
},
"top_p": {
"type": "integer",
"description": "表示最终用户的唯一标识符,这可以帮助OpenAI监控和检测滥用。 了解更多。"
},
"n": {
"type": "integer",
"description": "默认为1\n为每个提示生成的补全数量。\n\n注意:因为这个参数会生成许多补全,所以它可以快速消耗您的令牌配额。请谨慎使用,并确保您对max_tokens和stop有合理的设置。"
},
"stream": {
"type": "boolean",
"title": "",
"description": "默认为false 是否流回部分进度。如果设置,令牌将作为可用时发送为仅数据的服务器发送事件,流由数据 Terminated by a data: [DONE] message. 对象消息终止。 Python代码示例。"
},
"logprobs": {
"type": "null",
"title": "",
"description": "默认为null\n包括logprobs个最可能令牌的日志概率,以及所选令牌。例如,如果logprobs为5,API将返回5个最有可能令牌的列表。 API总会返回采样令牌的logprob,因此响应中最多可能有logprobs+1个元素。\n\nlogprobs的最大值是5。"
},
"stop": {
"type": "string",
"title": "",
"description": "默认为null 最多4个序列,API将停止在其中生成更多令牌。返回的文本不会包含停止序列。"
},
"best_of": {
"type": "integer",
"description": "默认为1 在服务器端生成best_of个补全,并返回“最佳”补全(每个令牌的日志概率最高的那个)。无法流式传输结果。 与n一起使用时,best_of控制候选补全的数量,n指定要返回的数量 – best_of必须大于n。 注意:因为这个参数会生成许多补全,所以它可以快速消耗您的令牌配额。请谨慎使用,并确保您对max_tokens和stop有合理的设置。"
},
"echo": {
"type": "boolean",
"description": "默认为false 除了补全之外,还回显提示"
},
"frequency_penalty": {
"type": "number",
"description": "默认为0 -2.0和2.0之间的数字。正值根据文本目前的现有频率处罚新令牌,降低模型逐字重复相同行的可能性。"
},
"logit_bias": {
"type": "object",
"properties": {},
"description": "默认为null 修改完成中指定令牌出现的可能性。 接受一个JSON对象,该对象将令牌(由GPT令牌化器中的令牌ID指定)映射到关联偏差值,-100到100。您可以使用这个令牌化器工具(适用于GPT-2和GPT-3)将文本转换为令牌ID。从数学上讲,偏差在对模型进行采样之前添加到生成的logit中。确切效果因模型而异,但-1至1之间的值应降低或提高选择的可能性;像-100或100这样的值应导致相关令牌的禁用或专属选择。 例如,您可以传递{\"50256\": -100}来防止生成<|endoftext|>令牌。",
"x-apifox-orders": []
},
"presence_penalty": {
"type": "number",
"description": "默认为0 -2.0和2.0之间的数字。正值根据它们是否出现在目前的文本中来惩罚新令牌,增加模型讨论新话题的可能性。 有关频率和存在惩罚的更多信息,请参阅。"
},
"seed": {
"type": "integer",
"description": "如果指定,我们的系统将尽最大努力确定性地进行采样,以便使用相同的种子和参数的重复请求应返回相同的结果。 不保证确定性,您应该参考system_fingerprint响应参数来监视后端的更改。"
},
"suffix": {
"type": "string",
"description": "默认为null 在插入文本的补全之后出现的后缀。"
},
"user": {
"type": "string"
}
},
"required": [
"model",
"prompt",
"user"
],
"x-apifox-orders": [
"model",
"prompt",
"best_of",
"echo",
"frequency_penalty",
"logit_bias",
"logprobs",
"max_tokens",
"n",
"presence_penalty",
"seed",
"stop",
"stream",
"suffix",
"temperature",
"user",
"top_p"
]
},
"examples": [
{
"value": "{\n \"model\": \"gpt-3.5-turbo-instruct\",\n \"prompt\": \"你好,\",\n \"max_tokens\": 30,\n \"temperature\": 0\n }",
"mediaType": "application/json",
"description": ""
}
],
"mediaType": "",
"oasExtensions": "",
"required": false,
"additionalContentTypes": []
},
"parameters": {
"path": [],
"query": [],
"cookie": [],
"header": [
{
"id": "xYPW8EAOXW",
"name": "Authorization",
"required": false,
"enable": true,
"description": "",
"type": "string",
"sampleValue": "Bearer {{YOUR_API_KEY}}"
}
]
},
"commonParameters": {
"query": [],
"body": [],
"cookie": [],
"header": []
},
"auth": {},
"responses": [
{
"id": 130815111,
"name": "Ok",
"code": 200,
"contentType": "json",
"jsonSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"type": "string"
},
"object": {
"type": "string"
},
"created": {
"type": "integer"
},
"model": {
"type": "string"
},
"system_fingerprint": {
"type": "string"
},
"choices": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"text": {
"type": "string"
},
"index": {
"type": "integer"
},
"logprobs": {
"type": "null"
},
"finish_reason": {
"type": "string"
}
},
"x-apifox-orders": [
"text",
"index",
"logprobs",
"finish_reason"
]
}
},
"usage": {
"type": "object",
"properties": {
"prompt_tokens": {
"type": "integer"
},
"completion_tokens": {
"type": "integer"
},
"total_tokens": {
"type": "integer"
}
},
"required": [
"prompt_tokens",
"completion_tokens",
"total_tokens"
],
"x-apifox-orders": [
"prompt_tokens",
"completion_tokens",
"total_tokens"
]
}
},
"required": [
"id",
"object",
"created",
"model",
"system_fingerprint",
"choices",
"usage"
],
"x-apifox-orders": [
"id",
"object",
"created",
"model",
"system_fingerprint",
"choices",
"usage"
]
},
"itemSchema": {},
"description": "",
"mediaType": "",
"headers": [],
"oasExtensions": ""
}
],
"responseExamples": [
{
"name": "成功示例",
"responseId": 130815111,
"data": "{\r\n \"id\": \"cmpl-ByvHP6AWeB1L5vWZSPNHsB12sU9db\",\r\n \"object\": \"text_completion\",\r\n \"created\": 1753859563,\r\n \"model\": \"gpt-3.5-turbo-instruct\",\r\n \"choices\": [\r\n {\r\n \"index\": 0,\r\n \"logprobs\": null,\r\n \"finish_reason\": \"length\",\r\n \"text\": \"我是小冰,很高兴认识你。我是一个人工智能助手，可以回\"\r\n }\r\n ],\r\n \"usage\": {\r\n \"prompt_tokens\": 3,\r\n \"completion_tokens\": 30,\r\n \"total_tokens\": 33\r\n }\r\n}",
"description": "",
"oasKey": "",
"oasExtensions": "",
"id": "019fd273-07ee-7028-857b-7ca6cdfe1fb6"
}
],
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