OpenAI已经训练了非常擅长理解和生成文本的尖端语言模型。我们的API提供对这些模型的访问，可用于解决几乎任何涉及处理语言的任务。 在本快速入门教程中，你将生成一个简单的示例应用程序。在此过程中，您将学习将 API 用于任何任务的基础关键概念和技术，包括：

• 内容生成
• 综述
• 分类、分类和情绪分析
• 数据提取
• 译本
• 更多！

完成端点是我们 API 的核心，它提供了一个非常灵活和强大的简单接口。您输入一些文本作为提示，API 将返回一个文本补全，尝试匹配您为其提供的任何指令或上下文。 你可以把它看作是一个非常高级的自动完成——模型处理你的文本提示，并尝试预测接下来最有可能发生的事情。 想象一下，您要创建一个宠物名称生成器。从头开始想出名字很难！ 首先，您需要一个提示，明确您想要什么。让我们从一个指令开始。提交此提示以生成您的第一个完成。 不错！现在，尝试使您的说明更具体。 如您所见，在提示中添加一个简单的形容词会更改结果完成。设计提示本质上是“编程”模型的方式。 制定好的说明对于获得良好的结果很重要，但有时它们还不够。让我们尝试使您的指令更加复杂。 这个完成并不是我们想要的。这些名字非常通用，似乎模型没有接受我们指令中的马部分。让我们看看我们是否可以让它提出一些更相关的建议。 在许多情况下，显示和告诉模型你想要什么很有帮助。在提示中添加示例有助于传达模式或细微差别。尝试提交此提示，其中包括几个示例。 好！为给定输入添加我们期望的输出示例有助于模型提供我们正在寻找的名称类型。 提示设计并不是您可以使用的唯一工具。您还可以通过调整设置来控制完成。最重要的设置之一称为温度。 您可能已经注意到，如果在上面的示例中多次提交相同的提示，则模型将始终返回相同或非常相似的完成。这是因为您的温度设置为 0。 尝试在温度设置为 1 的情况下重新提交相同的提示几次。 看看发生了什么？当温度高于 0 时，提交相同的提示每次会导致不同的完成。 请记住，该模型预测哪些文本最有可能跟随其前面的文本。温度是介于 0 和 1 之间的值，实质上允许您控制模型在进行这些预测时的置信度。降低温度意味着风险更小，完成将更加准确和确定。温度升高将导致更多样化的完成。 对于您的宠物名字生成器，您可能希望能够生成很多名字创意。0.6的中等温度应该效果很好。 这些概念和技术将大大有助于您构建自己的应用程序。也就是说，这个简单的例子只展示了可能性的一小部分！完成端点足够灵活，可以解决几乎任何语言处理任务，包括内容生成、摘要、语义搜索、主题标记、情绪分析等等。 要记住的一个限制是，对于大多数模型，单个 API 请求在提示和完成之间最多只能处理 2，048 个令牌（大约 1，500 个单词）。 对于更高级的任务，您可能会发现自己希望能够提供比单个提示所能容纳的更多的示例或上下文。微调 API 是此类更高级任务的绝佳选择。微调允许您提供数百甚至数千个示例，以针对您的特定用例自定义模型。 要获得灵感并了解有关为不同任务设计提示的更多信息，请执行以下操作：

• 阅读我们的完成指南。
• 浏览我们的示例提示库。
• 开始在操场上做实验。
• 在开始构建时，请记住我们的使用策略。