助理试用版
构建可以调用模型并使用工具执行任务的助手。
创建助手试用版
创建包含模型和说明的助手。
请求正文
要使用的模型的 ID。您可以使用 List models API 查看所有可用模型,或查看我们的 Model overview 了解它们的描述。
助手的工具使用的一组资源。这些资源特定于工具类型。例如,code_interpreter
工具需要文件 ID 列表,而file_search
工具需要矢量存储 ID 列表。
使用温度进行采样的替代方法,称为核抽样,其中模型考虑具有top_p概率质量的标记的结果。所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的 token。
我们通常建议更改此温度或温度,但不能同时更改两者。
指定模型必须输出的格式。兼容 GPT-4o、GPT-4 Turbo 和所有 GPT-3.5 Turbo 型号gpt-3.5-turbo-1106
.
设置为{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }
启用结构化输出,以确保模型与您提供的 JSON 架构匹配。在结构化输出指南中了解更多信息。
设置为{ "type": "json_object" }
启用 JSON 模式,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自行生成 JSON。否则,模型可能会生成无休止的空格流,直到生成达到令牌限制,从而导致长时间运行且似乎“卡住”的请求。另请注意,如果出现以下情况,消息内容可能会被部分截断finish_reason="length"
,这表示已超过代数max_tokens
或对话超过了最大上下文长度。
返回
辅助对象。
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curl "https://api.openai.com/v1/assistants" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "OpenAI-Beta: assistants=v2" \
-d '{
"instructions": "You are a personal math tutor. When asked a question, write and run Python code to answer the question.",
"name": "Math Tutor",
"tools": [{"type": "code_interpreter"}],
"model": "gpt-4o"
}'
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{
"id": "asst_abc123",
"object": "assistant",
"created_at": 1698984975,
"name": "Math Tutor",
"description": null,
"model": "gpt-4o",
"instructions": "You are a personal math tutor. When asked a question, write and run Python code to answer the question.",
"tools": [
{
"type": "code_interpreter"
}
],
"metadata": {},
"top_p": 1.0,
"temperature": 1.0,
"response_format": "auto"
}
列出助理试用版
返回助手列表。
查询参数
用于分页的游标。after
是定义您在列表中的位置的对象 ID。例如,如果您发出列表请求并收到 100 个对象,以 obj_foo 结尾,则您的后续调用可以包含 after=obj_foo 以便获取列表的下一页。
返回
辅助对象列表。
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curl "https://api.openai.com/v1/assistants?order=desc&limit=20" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "OpenAI-Beta: assistants=v2"
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{
"object": "list",
"data": [
{
"id": "asst_abc123",
"object": "assistant",
"created_at": 1698982736,
"name": "Coding Tutor",
"description": null,
"model": "gpt-4o",
"instructions": "You are a helpful assistant designed to make me better at coding!",
"tools": [],
"tool_resources": {},
"metadata": {},
"top_p": 1.0,
"temperature": 1.0,
"response_format": "auto"
},
{
"id": "asst_abc456",
"object": "assistant",
"created_at": 1698982718,
"name": "My Assistant",
"description": null,
"model": "gpt-4o",
"instructions": "You are a helpful assistant designed to make me better at coding!",
"tools": [],
"tool_resources": {},
"metadata": {},
"top_p": 1.0,
"temperature": 1.0,
"response_format": "auto"
},
{
"id": "asst_abc789",
"object": "assistant",
"created_at": 1698982643,
"name": null,
"description": null,
"model": "gpt-4o",
"instructions": null,
"tools": [],
"tool_resources": {},
"metadata": {},
"top_p": 1.0,
"temperature": 1.0,
"response_format": "auto"
}
],
"first_id": "asst_abc123",
"last_id": "asst_abc789",
"has_more": false
}
检索助手试用版
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curl https://api.openai.com/v1/assistants/asst_abc123 \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "OpenAI-Beta: assistants=v2"
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{
"id": "asst_abc123",
"object": "assistant",
"created_at": 1699009709,
"name": "HR Helper",
"description": null,
"model": "gpt-4o",
"instructions": "You are an HR bot, and you have access to files to answer employee questions about company policies.",
"tools": [
{
"type": "file_search"
}
],
"metadata": {},
"top_p": 1.0,
"temperature": 1.0,
"response_format": "auto"
}
修改助手试用版
修改助手。
请求正文
要使用的模型的 ID。您可以使用 List models API 查看所有可用模型,或查看我们的 Model overview 了解它们的描述。
助手的工具使用的一组资源。这些资源特定于工具类型。例如,code_interpreter
工具需要文件 ID 列表,而file_search
工具需要矢量存储 ID 列表。
使用温度进行采样的替代方法,称为核抽样,其中模型考虑具有top_p概率质量的标记的结果。所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的 token。
我们通常建议更改此温度或温度,但不能同时更改两者。
指定模型必须输出的格式。兼容 GPT-4o、GPT-4 Turbo 和所有 GPT-3.5 Turbo 型号gpt-3.5-turbo-1106
.
设置为{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }
启用结构化输出,以确保模型与您提供的 JSON 架构匹配。在结构化输出指南中了解更多信息。
设置为{ "type": "json_object" }
启用 JSON 模式,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自行生成 JSON。否则,模型可能会生成无休止的空格流,直到生成达到令牌限制,从而导致长时间运行且似乎“卡住”的请求。另请注意,如果出现以下情况,消息内容可能会被部分截断finish_reason="length"
,这表示已超过代数max_tokens
或对话超过了最大上下文长度。
返回
修改后的 assistant 对象。
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curl https://api.openai.com/v1/assistants/asst_abc123 \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "OpenAI-Beta: assistants=v2" \
-d '{
"instructions": "You are an HR bot, and you have access to files to answer employee questions about company policies. Always response with info from either of the files.",
"tools": [{"type": "file_search"}],
"model": "gpt-4o"
}'
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{
"id": "asst_123",
"object": "assistant",
"created_at": 1699009709,
"name": "HR Helper",
"description": null,
"model": "gpt-4o",
"instructions": "You are an HR bot, and you have access to files to answer employee questions about company policies. Always response with info from either of the files.",
"tools": [
{
"type": "file_search"
}
],
"tool_resources": {
"file_search": {
"vector_store_ids": []
}
},
"metadata": {},
"top_p": 1.0,
"temperature": 1.0,
"response_format": "auto"
}
删除助手试用版
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curl https://api.openai.com/v1/assistants/asst_abc123 \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "OpenAI-Beta: assistants=v2" \
-X DELETE
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{
"id": "asst_abc123",
"object": "assistant.deleted",
"deleted": true
}
辅助对象试用版
表示assistant
可以调用模型并使用工具。
要使用的模型的 ID。您可以使用 List models API 查看所有可用模型,或查看我们的 Model overview 了解它们的描述。
助手的工具使用的一组资源。这些资源特定于工具类型。例如,code_interpreter
工具需要文件 ID 列表,而file_search
工具需要矢量存储 ID 列表。
使用温度进行采样的替代方法,称为核抽样,其中模型考虑具有top_p概率质量的标记的结果。所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的 token。
我们通常建议更改此温度或温度,但不能同时更改两者。
指定模型必须输出的格式。兼容 GPT-4o、GPT-4 Turbo 和所有 GPT-3.5 Turbo 型号gpt-3.5-turbo-1106
.
设置为{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }
启用结构化输出,以确保模型与您提供的 JSON 架构匹配。在结构化输出指南中了解更多信息。
设置为{ "type": "json_object" }
启用 JSON 模式,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自行生成 JSON。否则,模型可能会生成无休止的空格流,直到生成达到令牌限制,从而导致长时间运行且似乎“卡住”的请求。另请注意,如果出现以下情况,消息内容可能会被部分截断finish_reason="length"
,这表示已超过代数max_tokens
或对话超过了最大上下文长度。
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{
"id": "asst_abc123",
"object": "assistant",
"created_at": 1698984975,
"name": "Math Tutor",
"description": null,
"model": "gpt-4o",
"instructions": "You are a personal math tutor. When asked a question, write and run Python code to answer the question.",
"tools": [
{
"type": "code_interpreter"
}
],
"metadata": {},
"top_p": 1.0,
"temperature": 1.0,
"response_format": "auto"
}