创建视频
- 通过 Chat Completions 格式调用 Sora 视频生成
- 在
messages中用文本描述要生成的视频内容 - 请求体设置
stream: true以流式返回任务进度或结果 - 常用模型如
sora-2 - 官方文档：Chat Completions
Authorizations
Request Body
要使用的 Sora 模型 ID（如 sora-2）。
对话消息列表；user 消息的 content 为视频生成提示词（纯文本）。
使用什么采样温度，介于 0 和 2 之间。较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使输出更加集中和确定。 我们通常建议改变这个或top_p但不是两者。
一种替代温度采样的方法，称为核采样，其中模型考虑具有 top_p 概率质量的标记的结果。所以 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的标记。 我们通常建议改变这个或temperature但不是两者。
默认为 1
为每个输入消息生成多少个聊天补全选择。
视频生成请设为 true。开启后以 SSE 流式返回，在 data: [DONE] 时结束流。
默认为 null 最多 4 个序列,API 将停止进一步生成标记。
默认为 inf
在聊天补全中生成的最大标记数。
输入标记和生成标记的总长度受模型的上下文长度限制。计算标记的 Python 代码示例。
-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据到目前为止是否出现在文本中来惩罚新标记，从而增加模型谈论新主题的可能性。 查看有关频率和存在惩罚的更多信息。
默认为 0 -2.0 到 2.0 之间的数字。正值根据文本目前的存在频率惩罚新标记,降低模型重复相同行的可能性。 有关频率和存在惩罚的更多信息。
修改指定标记出现在补全中的可能性。
接受一个 JSON 对象,该对象将标记(由标记器指定的标记 ID)映射到相关的偏差值(-100 到 100)。从数学上讲,偏差在对模型进行采样之前添加到模型生成的 logit 中。确切效果因模型而异,但-1 和 1 之间的值应减少或增加相关标记的选择可能性;如-100 或 100 这样的值应导致相关标记的禁用或独占选择。
代表您的最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。了解更多。
指定模型必须输出的格式的对象。 将 { "type": "json_object" } 启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。 重要提示:使用 JSON 模式时,还必须通过系统或用户消息指示模型生成 JSON。如果不这样做,模型可能会生成无休止的空白流,直到生成达到令牌限制,从而导致延迟增加和请求“卡住”的外观。另请注意,如果 finish_reason="length",则消息内容可能会被部分切断,这表示生成超过了 max_tokens 或对话超过了最大上下文长度。 显示属性
此功能处于测试阶段。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进行重复请求应返回相同的结果。不能保证确定性,您应该参考 system_fingerprint 响应参数来监控后端的更改。
模型可以调用的一组工具列表。目前,只支持作为工具的函数。使用此功能来提供模型可以为之生成 JSON 输入的函数列表。
控制模型调用哪个函数(如果有的话)。none 表示模型不会调用函数,而是生成消息。auto 表示模型可以在生成消息和调用函数之间进行选择。通过 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 强制模型调用该函数。 如果没有函数存在,默认为 none。如果有函数存在,默认为 auto。 显示可能的类型