نظرة عامة
يُعد التحكم في طول استجابة النموذج مفيدًا لعدة أسباب: فهو يساعد في إدارة التكلفة (لأنك تدفع مقابل كل رمز)، ويحسن زمن الاستجابة/الأداء (إذ تُعاد الردود الأقصر بسرعة أكبر)، ويضمن الملاءمة عبر تجنب المخرجات الطويلة أو المسهبة أكثر من اللازم.
يمكنك تحقيق ذلك باستخدام حدود الرموز وإعدادات الاستدلال والإسهاب، والتعليمات الواضحة، والأمثلة، وتسلسلات الإيقاف. للحصول على أحدث التفاصيل وأكثرها اكتمالًا، ارجع دائمًا إلى مرجع API الرسمي على platform.openai.com.
عيّن حدًا أقصى لطول الإخراج
واجهة برمجة تطبيقات الاستجابات
تُستخدم مع نماذج GPT-5 ومعظم نماذج سلسلة o: استخدم max_output_tokens لتحديد الحد الأقصى لعدد الرموز التي سيولّدها النموذج. لطلبات compaction_trigger، إما أن تحذف max_output_tokens أو تضبطها على 20000 على الأقل؛ إذ تُرفض القيم الأصغر. لا تدعم واجهة برمجة تطبيقات الاستجابات عمليات إكمال متعددة (n).
واجهة برمجة تطبيقات إكمال المحادثات
تُستخدم مع GPT-3.5 وGPT-4o القديمين، وأحيانًا مع سلسلة o.
لنماذج الاستدلال مثل o3 وo4-mini، استخدم max_completion_tokens (اسم بديل لـmax_tokens)
أما النماذج الأقدم أو غير المخصصة للاستدلال، فلا يزال max_tokens يعمل معها
تدعم stop وn (عمليات إكمال متعددة).
ملاحظة: لا يوجد إعداد «حد أدنى للرموز». إذا كنت تحتاج إلى حد أدنى للطول، فحدده في مطالبتك.
حدود الرموز حسب مجموعة النماذج
للحصول على أحدث حدود الرموز وأحجام السياق وحدود الإخراج، يُرجى الرجوع إلى وثائق النموذج المحدد.
أمثلة سريعة
واجهة برمجة تطبيقات Responses
{ "model": "gpt-5", "input": "لخّص النتائج في نحو 80 كلمة.", "max_output_tokens": 120 }إكمالات المحادثات (نموذج الاستدلال)
{ "model": "o3-mini", "messages": [{"role": "user", "content": "اكتب خمسة خيارات في سطر واحد."}], "max_completion_tokens": 100 }عناصر تحكم خاصة بنماذج GPT-5: verbosity وreasoning.effort
لا تتوفر عناصر التحكم هذه إلا في نماذج GPT-5 (مثل gpt-5.2 وgpt-5.2-chat-latest وgpt-5.2 pro وغيرها). لا تدعمها نماذج سلسلة o ولا النماذج القديمة.
تقبل verbosity القيم "low" أو "medium" (الافتراضية) أو "high". تؤثر في مستوى التفاصيل، لا في الحدود القصوى الصارمة.
{ "model": "gpt-5", "input": "اشرح PageRank على مستوى عام.", "text": { "verbosity": "low" }, "max_output_tokens": 200 }يتحكم reasoning.effort في عدد رموز الاستدلال التي تُولَّد قبل إنتاج الإجابة. يدعم GPT-5.2 القيم none وlow وmedium وhigh وxhigh. لا يدعم gpt-5.2-pro سوى القيم medium وhigh وxhigh. لا تدعم نماذج الاستدلال الأقدم سوى القيم low وmedium وhigh.
{ "model": "gpt-5", "input": "ما مقدار الذهب اللازم لتغطية تمثال الحرية بطبقة بسماكة 1 مم؟", "reasoning": { "effort": "minimal" } }يمكنك ضبط reasoning.effort على none لجعل النموذج يعمل كنموذج غير مخصص للاستدلال في حالات الاستخدام الحساسة لزمن الاستجابة.
قدّم تعليمات محددة
اطلب الطول أو الشكل الدقيق الذي تريده. أمثلة:
«اذكر خمسة خيارات بالضبط.»
«اكتب ملخصًا من 50 كلمة.»
«لا تتجاوز 100 رمز. إذا احتجت إلى المزيد، فقل: ’أحتاج إلى مساحة أكبر.‘»
استخدم أمثلة ذات طول متسق
تساعد أمثلة قليلة الأمثلة التي تطابق الطول المطلوب النموذج على مواصلة النمط.
استخدام تسلسلات توقف استراتيجية
استخدم stop لإيقاف التوليد عندما يصل النموذج إلى فاصل أو نهاية قائمة مرقمة.
{ "stop": ["\n###", "6."] }عدة نتائج مرشحة
إكمال المحادثات: تُرجع n عدة عمليات إكمال في استدعاء واحد.
واجهة برمجة تطبيقات الاستجابات: لا تدعم n؛ أجرِ عدة استدعاءات إذا كنت تحتاج إلى أكثر من مخرج واحد.