大型语言模型API核心参数解析 | AI生成和翻译
当然——无需表格，只需清晰简洁的说明。以下是使用LLM API（例如OpenAI或类Copilot系统）时可用的关键参数梳理：
LLM“聊天补全”API中的常见参数
在向OpenAI、Azure OpenAI或衍生系统（在某些情境下如Copilot）发送请求时，通常需要传递以下关键组件：
1. model
指定使用的语言模型（例如gpt-4、gpt-3.5-turbo等）。它决定了质量、速度和成本。
2. messages
结构化聊天消息数组，格式如下：
```json [ {“role”: “user”, “content”: “写一个短篇故事”} ]
每条消息包含role（user、assistant或system）和content。
3. temperature
控制随机性：
- 低值（0–0.3）：高度确定性，适合需要事实性或精确回复的场景
- 中值（0.4–0.7）：平衡状态，适用于通用写作或代码任务
- 高值（0.8–1.2）：更具创造性，适合头脑风暴或故事创作 默认值通常设为0.7左右（Microsoft Learn）
4. top_p（核采样）
另一种控制随机性的方式。模型会从代表累积概率质量的动态子集中进行采样，而非考虑所有标记。通常只需调整temperature或top_p之一，无需同时修改（Microsoft Learn）
其他常见参数
根据API和使用场景的不同，您可能还会遇到：
n：生成回复的数量（例如返回2-5个备选答案）stop：最多设置四个字符串，遇到这些字符串时模型将停止生成max_tokens：限制生成回复的最大长度stream：设为true时，结果将以逐标记流式传输，适用于实时场景user：用于标识请求用户的字符串，常用于跟踪或使用分析
关于GitHub Copilot“API”
GitHub Copilot目前未向开发者提供直接控制代码补全的API（例如调整temperature、messages等参数）（Stack Overflow）。因此若提及“Copilot API”，通常指的是典型LLM“聊天补全”端点的通用模式，而非Copilot的公开接口。
参数汇总（无表格，仅要点）
- 必需参数：
modelmessages
- 常用调节参数：
temperaturetop_p- （二者择一使用）
- 附加控制参数：
nstopmax_tokensstreamuser
是否需要深入了解如何针对特定场景（例如代码生成、文档摘要或创意写作）调整这些参数？或想了解它们在不同平台（如OpenAI与Azure）中的具体应用？