구조화된 출력 생성
response_format으로 JSON Schema를 지정해 모델 출력 구조 제약json_schema모드와strict: true로 schema를 엄격히 준수- 비스트리밍 응답으로 schema에 맞는 완료를 한 번에 수신
- 공식 문서: Structured Outputs
Authorizations
Request Body
사용할 모델. Chat API와 호환되는 모델은 모델 엔드포인트 호환 표를 참조하세요.
지금까지 대화에 포함된 메시지 목록.
0~2 사이 샘플링 온도. 높은 값(예: 0.8)은 출력을 더 무작위로, 낮은 값(예: 0.2)은 더 집중적으로 만듭니다. 일반적으로 top_p 또는 이 값 중 하나만 변경하는 것을 권장합니다.
Nucleus sampling alternative to temperature. The model considers tokens with top_p probability mass (e.g. 0.1 = top 10%). We generally recommend changing this or temperature, but not both.
기본값 1. 입력 메시지당 생성할 채팅 완료 선택 수.
Default false. For structured outputs, omit or set false to receive the full schema-compliant completion in one response.
기본값 null. API가 더 이상 토큰을 생성하지 않는 최대 4개 시퀀스.
Default inf. Maximum tokens to generate in the completion.
Total length of input + output tokens is limited by the model context length.
-2.0~2.0 숫자. 지금까지 텍스트에 나타났는지에 따라 새 토큰에 페널티를 주어 새 주제 가능성을 높입니다. 자세히
기본값 0. -2.0~2.0. 텍스트 내 빈도에 따라 새 토큰에 페널티를 주어 반복을 줄입니다.
Modify the likelihood of specified tokens appearing in the completion.
Accepts a JSON object mapping token IDs to bias values from -100 to 100. Applied to logits before sampling; effect varies by model.
최종 사용자 고유 식별자. OpenAI 남용 모니터링에 도움이 됩니다. 자세히
출력 형식 객체. { "type": "json_object" }로 JSON 모드 활성화. JSON 모드 사용 시 system/user 메시지로 JSON 생성을 지시해야 합니다. json_schema와 strict: true로 Structured Outputs를 사용할 수 있습니다.
베타. 설정 시 동일 시드·매개변수로 반복 요청 시 가능한 한 결정적으로 샘플링합니다. 응답의 system_fingerprint로 백엔드 변경을 모니터링하세요.
모델이 호출할 수 있는 도구 목록. 현재 함수만 도구로 지원됩니다.
호출할 함수 제어: none = 호출 없음, auto = 모델 선택, {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}로 강제. 함수 없으면 기본 none, 있으면 auto.