Modelos de linguagem grandes

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Capacidades do modelo

• Geração de texto Capaz de gerar conteúdo textual logicamente coerente com base no contexto e ajustar o estilo de saída conforme necessário.
• Compreensão de linguagem Capaz de compreender com precisão o significado do texto de entrada e oferecer suporte a conversas combinando o contexto.
• Tradução de texto Possui capacidades de geração e compreensão multilíngue, permitindo a tradução de textos entre diferentes idiomas.
• Perguntas e respostas com conhecimento Possui uma ampla base de conhecimento e consegue responder a perguntas em diversas áreas, como cultura, ciência e história.
• Compreensão e geração de código Capaz de compreender e gerar código (como Python, Java, C++ etc.), oferecer suporte à identificação de erros de código, fornecer sugestões de código e muito mais.
• Classificação e resumo de texto Capaz de compreender frases complexas, realizar classificação e extração de informações, além de extrair pontos-chave do texto para gerar resumos automáticos.

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Seleção de modelo

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Chamada da API

• ChatCompletion, com suporte aos modos streaming e convencional.
• Completion, com suporte aos modos streaming e convencional.

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Exemplo de código

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Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.highwayapi.ai/openai",
    api_key="<Your API Key>",
)

model = "deepseek/deepseek-r1"
stream = True  # 或 False
max_tokens = 512

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "您是一个专业的 AI 文档助手。",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "JieKou AI 提供的模型能用于哪些场景？",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
)

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.highwayapi.ai/openai",
    api_key="<Your API Key>",
)

model = "deepseek/deepseek-r1"
stream = True  # 或 False
max_tokens = 512

completion_res = client.completions.create(
    model=model,
    prompt="JieKou AI 提供的模型能用于哪些场景？",
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
)

if stream:
    for chunk in completion_res:
        print(chunk.choices[0].text or "", end="")
else:
    print(completion_res.choices[0].text)

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Curl

export API_KEY="<Your API Key>"

curl "https://api.highwayapi.ai/openai/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-r1",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "您是一个专业的 AI 文档助手。"
        },
       {
            "role": "user",
            "content": "JieKou AI 提供的模型能用于哪些场景？"
        }
    ],
    "max_tokens": 512
}'

export API_KEY="<Your API Key>"

curl "https://api.highwayapi.ai/openai/v1/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-r1",
    "prompt": "JieKou AI 提供的模型能用于哪些场景？",
    "max_tokens": 512
}'

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Parâmetros principais

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Parâmetros básicos

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Papéis das mensagens

Aplicável apenas ao ChatCompletion.

• content: conteúdo da mensagem.
• role: papel do autor da mensagem.
  • system: define o papel da IA, informando ao modelo qual papel ou comportamento deve assumir.
  • user: texto inserido pelo usuário para o modelo.
  • assistant: resposta gerada pelo modelo. O usuário também pode preencher exemplos antecipadamente para informar ao modelo como ele deve responder à solicitação atual.
• name: opcional, usado para diferenciar autores de mensagens com o mesmo papel.

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Prompt

Aplicável apenas ao Completion.

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Controle de geração

temperature e top_p podem controlar a diversidade do texto gerado. Recomendamos definir apenas um desses valores. Quanto maior o valor definido, mais diverso será o texto gerado. Quanto menor o valor, mais determinístico será o texto gerado.

• temperature: temperatura de amostragem, ajusta a aleatoriedade do texto gerado.
• top_p: amostragem nuclear, controla a probabilidade acumulada das palavras candidatas.
• top_k: limita a quantidade de palavras candidatas.

• presence_penalty: penalidade de presença, controla o grau de repetição de conteúdo quando o modelo gera texto. Se um Token já apareceu no texto, ele será penalizado, o que faz com que o modelo introduza mais Tokens novos.
• frequency_penalty: penalidade de probabilidade, controla a frequência de ocorrência de certas palavras no texto gerado. Faz com que o Token seja penalizado cada vez que aparece no texto, reduzindo assim a probabilidade desses Tokens em gerações futuras e impedindo que o modelo reutilize o mesmo Token repetidamente.
• repetition_penalty: valor de penalidade de repetição, usado para suprimir ou incentivar repetições.

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Limites de saída

• max_tokens: número máximo de Tokens retornados em uma única solicitação. Se o número de Tokens gerados pelo modelo exceder o valor de max_tokens, o conteúdo truncado será retornado.
• stream: controla se a saída será em streaming. Para alguns modelos com grande volume de conteúdo de saída, recomenda-se configurar como saída em streaming para evitar que a saída seja longa demais e cause timeout.
  • true: saída em streaming, ou seja, gera e exibe ao mesmo tempo; o modelo retorna um fragmento sempre que gera uma parte do conteúdo.
  • false: o modelo retorna o resultado de uma só vez depois de gerar todo o conteúdo.
• stop: caracteres de término. Quando o texto gerado pelo modelo contiver a string definida em stop, o modelo interromperá a saída.