OpenAI
ይህ ገጽ በማሽን የተተረጎመ ነው። ዋናውን የእንግሊዝኛ ጽሑፍ ይመልከቱ።

የOpenAI ሞዴል ምላሾችን ርዝመት መቆጣጠር

የOpenAI ሞዴሎች የውጤት ገደቦችን በtoken ቅንብሮች፣ ግልጽ እርምጃዎች፣ ምሳሌዎች እና stop sequences እንዴት እንደሚያዘጋጁ ይወቁ።

የተዘመነው፦ 8 days ago

አጠቃላይ እይታ

የሞዴል ምላሽ ርዝመትን መቆጣጠር ለብዙ ምክንያቶች ጠቃሚ ነው፦ ወጪን ለመቆጣጠር ይረዳል (በtoken ስለሚከፍሉ)፣ መዘግየት/አፈጻጸምን ያሻሽላል (አጭር ምላሾች በፍጥነት ይመለሳሉ)፣ እና ከመጠን በላይ ረጅም ወይም ብዙ ቃላት ያሉትን ውጤቶች በማስወገድ ተዛማጅነትን ያረጋግጣል።

ይህንን በtoken ጣሪያዎች፣ በማመዛዘን እና በዝርዝርነት ቅንብሮች፣ በግልጽ መመሪያዎች፣ በምሳሌዎች እና በማቆሚያ ቅደም ተከተሎች መድረስ ይችላሉ። በጣም ወቅታዊ እና ሙሉ ዝርዝሮችን ለማግኘት፣ ሁልጊዜ በplatform.openai.com ላይ ያለውን ይፋዊ የኤፒአይ ማጣቀሻ ይመልከቱ።

የውጤት ከፍተኛ ርዝመትን ያቀናብሩ

Responses API

ለGPT-5 ሞዴሎች እና ለአብዛኞቹ o-series ሞዴሎች ይጠቀማል፦ ሞዴሉ የሚያመነጨውን የtoken ብዛት ለመገደብ max_output_tokens ይጠቀሙ። ለcompaction_trigger ጥያቄዎች፣ max_output_tokensን ይተዉት ወይም ቢያንስ 20000 ያድርጉት፤ ከዚያ ያነሱ እሴቶች ይተባበራሉ። Responses API በርካታ ማጠናቀቂያዎችን (n) አይደግፍም።

የውይይት ማጠናቀቂያዎች ኤፒአይ

ለቆዩ GPT-3.5፣ GPT-4o እና አንዳንድ ጊዜ ለo-series ይጠቀማል።

  • እንደ o3 እና o4-mini ላሉ የማመዛዘን ሞዴሎች፣ max_completion_tokensን (የmax_tokens ተለዋጭ ስም) ይጠቀሙ

  • ለቀደምት/ማመዛዘን ያልሆኑ ሞዴሎች፣ max_tokens አሁንም ይሰራል

  • stop እና nን (በርካታ ማጠናቀቂያዎች) ይደግፋል።

ማስታወሻ፦ የ“ዝቅተኛ token ብዛት” ቅንብር የለም። ዝቅተኛ ርዝመት ከፈለጉ፣ በእርምጃዎ ውስጥ በግልጽ ይግለጹት።

በሞዴል ቡድን የtoken ገደቦች

ወቅታዊ የtoken ገደቦች፣ የአውድ መጠኖች እና የውጤት ጣሪያዎችን ለማወቅ፣ እባክዎ የተወሰነውን የሞዴል ሰነድ ይመልከቱ።

ፈጣን ምሳሌዎች

Responses API

{ "model": "gpt-5", "input": "ግኝቶቹን በ~80 ቃላት አጠቃልል።", "max_output_tokens": 120 }

የውይይት ማጠናቀቂያዎች (የማመዛዘን ሞዴል)

{ "model": "o3-mini", "messages": [{"role": "user", "content": "Write five one-line options."}], "max_completion_tokens": 100 }

ለGPT-5 ሞዴሎች የተለዩ መቆጣጠሪያዎች፦ verbosity እና reasoning.effort

እነዚህ መቆጣጠሪያዎች በGPT-5 ሞዴሎች ላይ ብቻ ይገኛሉ (gpt-5.2፣ gpt-5.2-chat-latest፣ gpt-5.2 pro ወዘተ። O-series እና የቆዩ ሞዴሎች አይደግፏቸውም።

`verbosity` "low"፣ "medium" (ነባሪ)፣ ወይም "high" ይቀበላል። በዝርዝር ደረጃ ላይ ተጽዕኖ ያሳድራል፣ ግን በጠንካራ ገደቦች ላይ አይደለም።

{ "model": "gpt-5", "input": "PageRankን በከፍተኛ ደረጃ አብራራ።", "text": { "verbosity": "low" }, "max_output_tokens": 200 }

`reasoning.effort` መልስ ከመፍጠሩ በፊት ስንት የማመዛዘን token እንደሚመነጭ ይቆጣጠራል። GPT-5.2 none,low፣ medium፣ high,and xhigh ይደግፋል። gpt-5.2-pro medium፣ high,and xhigh ብቻ ይደግፋል። ቀደምት የማመዛዘን ሞዴሎች low፣ medium እና high ብቻ ይደግፋሉ።

{ "model": "gpt-5", "input": "የነፃነት ሐውልትን በ1ሚሜ ሽፋን ለመሸፈን ስንት ወርቅ ያስፈልጋል?", "reasoning": { "effort": "minimal" } }

ለመዘግየት ተጋላጭ የአጠቃቀም ሁኔታዎች፣ ሞዴሉ እንደ ማመዛዘን ያልሆነ ሞዴል እንዲሠራ `reasoning.effort`ን ወደ none ማቀናበር ይችላሉ።

የተለዩ መመሪያዎችን ያቅርቡ

የሚፈልጉትን ትክክለኛ ርዝመት ወይም ቅርጽ ይጠይቁ። ምሳሌዎች፦

  • “በትክክል አምስት አማራጮችን ዘርዝር።”

  • “50-ቃል ማጠቃለያ ጻፍ።”

  • “ከ100 tokens አይበልጥ። ተጨማሪ ካስፈለገዎት፣ ‘ተጨማሪ ቦታ ያስፈልጋል።’ ይበሉ።”

ተመሳሳይ ርዝመት ያላቸውን ምሳሌዎች ይጠቀሙ

ከሚፈልጉት ርዝመት ጋር የሚዛመዱ እጥር ምጥን ምሳሌዎች ሞዴሉ ንድፉን እንዲቀጥል ይረዳሉ።

ስትራቴጂያዊ የማቆሚያ ቅደም ተከተሎችን ይተግብሩ

ሞዴሉ ወደ መለያያ ምልክት ወይም የተቆጠረ ዝርዝር ድንበር ሲደርስ ማመንጨትን ለማቆም stop ይጠቀሙ።

{ "stop": ["
###", "6."] }

በርካታ እጩዎች

  • የውይይት ማጠናቀቂያዎች፦ n በአንድ ጥሪ በርካታ ማጠናቀቂያዎችን ይመልሳል።

  • Responses API፦ n አይደገፍም፤ ከአንድ በላይ ውጤት ካስፈለገዎት በርካታ ጥሪዎችን ያድርጉ።

ይህ ጽሑፍ ጠቃሚ ነበር?