Appel Function calling officiel
- Enregistrer des fonctions (Function) appelables via
tools - Le modèle peut décider d’appeler une fonction selon la conversation et renvoyer des arguments structurés
- Compatible avec Function calling d’OpenAI Chat Completions
- Documentation officielle : Tools / Function calling
Authorizations
Request Body
Modèle à utiliser. Voir le tableau de compatibilité des modèles avec l’API Chat.
Liste des messages de la conversation jusqu’ici.
Température d’échantillonnage entre 0 et 2. Des valeurs plus élevées (ex. 0,8) rendent la sortie plus aléatoire ; des valeurs plus basses (ex. 0,2) plus ciblées. En général, modifiez soit ceci soit top_p, pas les deux.
Échantillonnage nucleus en alternative à temperature. Le modèle considère les jetons avec la masse de probabilité top_p (ex. 0,1 = top 10 %). En général, modifiez soit ceci soit temperature, pas les deux.
Par défaut 1. Nombre de choix de complétion de chat à générer par message d’entrée.
Par défaut false. Si activé, des deltas partiels de message sont envoyés comme dans ChatGPT. Les jetons sont envoyés en server-sent events ; le flux se termine par data: [DONE].
Par défaut null. Jusqu’à 4 séquences où l’API arrête de générer des jetons.
Par défaut inf. Nombre maximal de jetons dans la complétion.
La longueur totale des jetons d’entrée et de sortie est limitée par le contexte du modèle.
Nombre entre -2,0 et 2,0. Les valeurs positives pénalisent les nouveaux jetons selon leur apparition dans le texte, favorisant de nouveaux sujets. En savoir plus sur les pénalités
Par défaut 0. Entre -2,0 et 2,0. Les valeurs positives pénalisent selon la fréquence dans le texte et réduisent les répétitions.
Modifie la probabilité d’apparition de jetons spécifiés dans la complétion.
Objet JSON mappant les ID de jetons à des biais de -100 à 100. Appliqué aux logits avant échantillonnage ; l’effet varie selon le modèle.
Identifiant unique de l’utilisateur final. Aide OpenAI à surveiller les abus. En savoir plus
Format de sortie. { "type": "json_object" } active le mode JSON. En mode JSON, indiquez aussi au modèle de produire du JSON via les messages system/user.
Bêta. Si défini, échantillonnage le plus déterministe possible ; surveillez les changements via system_fingerprint dans la réponse.
Liste d’outils que le modèle peut appeler. Seules les fonctions sont prises en charge. Fournissez les fonctions pour lesquelles le modèle peut générer une entrée JSON.
Contrôle l’appel de fonction : none = aucun ; auto = le modèle choisit ; forcer avec {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}. Par défaut none sans fonctions, sinon auto.