Chat Completions è l’API standard da usare con i modelli più recenti di OpenAI. Puoi scoprire come iniziare a usarla nella nostra guida per sviluppatori alla generazione di testo.
Dall’11 marzo 2025 abbiamo rilasciato i componenti di base della nostra nuova piattaforma Agents. Per i dettagli, consulta la nostra documentazione API relativa alla Responses API, agli strumenti tra cui Web Search, File Search e Computer Use, e al nostro Agents SDK con Tracing.
Da prompt a messaggi
Per avere una conversazione più interattiva e dinamica con i nostri modelli, puoi usare messaggi in formato chat invece del vecchio stile basato su prompt usato con le completions.
Ecco come funziona:
Invece di inviare una singola stringa come prompt, invii un elenco di messaggi come input.
Ogni messaggio ha un
rolee uncontent.I ruoli comuni includono
system,user,assistant,developeretool. I messaggi tool sono usati per i risultati di strumenti/funzioni e devono corrispondere alle chiamate agli strumenti dell’assistente. Per retrocompatibilità, i messaggi function possono ancora essere accettati e convertiti in messaggi tool nella gestione lato server. I messaggi developer possono essere rimappati a seconda del supporto del modello.Il
contentcontiene il testo del messaggio associato al ruolo.L’istruzione di sistema può fornire istruzioni di alto livello per la conversazione
I messaggi vengono elaborati nell’ordine in cui compaiono nell’elenco e l’assistente risponde di conseguenza.
Anche le richieste Completions di base possono essere gestite tramite Chat Completions, come puoi vedere qui sotto:
| Prima | Ora | | 'prompt' : 'raccontami una barzelletta' | 'messages': <br>[{'role':'user', 'content':'raccontami una barzelletta'}] |
Ora è più facile che mai avere scambi avanti e indietro con il modello estendendo l’elenco dei messaggi nella conversazione.
'messages': [{'role':'user', 'content':'raccontami una barzelletta'},
{'role':'assistant', 'content':'perché il pollo ha attraversato la strada'},
{'role':'user', 'content':'Non lo so, perché il pollo ha attraversato la strada'}]Istruzioni di sistema
Puoi anche usare un’istruzione a livello di sistema per guidare il comportamento del modello durante tutta la conversazione. Per esempio, usando un’istruzione di sistema e un messaggio come questo
'messages': [{'role':'system', 'content':'Sei un assistente che parla come Shakespeare.'},
{'role':'user', 'content':'raccontami una barzelletta'}, produrrà qualcosa del tipo
{...
'message': {'role':'assistant',
'content':'Perché il pollo ha attraversato la strada? Per arrivare dall’altra parte, ma invero l’altra parte era colma di perigli e pericoli, così tornò rapidamente donde era venuto, in fede mia!'}
...}Se vuoi esplorare opzioni che non richiedono di gestire personalmente la cronologia della conversazione tramite messaggi, consulta la Assistants API.