OpenAI
ဤစာမျက်နှာကို စက်ဖြင့် ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ မူရင်း အင်္ဂလိပ်ဆောင်းပါးကို ကြည့်ရန်။

OpenAI မော်ဒယ် တုံ့ပြန်မှုအလျားကို ထိန်းချုပ်ခြင်း

တိုကင် ဆက်တင်များ၊ ရှင်းလင်းသော တုံ့ပြန်ညွှန်ကြားချက်များ၊ ဥပမာများနှင့် stop sequence များဖြင့် OpenAI မော်ဒယ် output ကန့်သတ်ချက်များ သတ်မှတ်နည်းကို လေ့လာပါ။

အပ်ဒိတ်လုပ်ထားသည်- 19 days ago

ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်

မော်ဒယ်၏ တုံ့ပြန်မှုအရှည်ကို ထိန်းချုပ်ခြင်းသည် အကြောင်းရင်းအများကြီးကြောင့် အသုံးဝင်သည်။ တိုကင်အလိုက် ငွေကျသဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို စီမံနိုင်စေသည်၊ latency/performance ကို တိုးတက်စေသည် (တုံ့ပြန်မှုတိုလျှင် ပိုမြန်စွာ ပြန်လာသည်)၊ ထို့အပြင် အလွန်ရှည်လျားခြင်း သို့မဟုတ် စကားများလွန်းသော output များကို ရှောင်ရှားကာ ဆက်စပ်မှုရှိစေသည်။

ဤအရာကို တိုကင် cap များ၊ ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ််းစားပေးသော နှင့် verbosity ဆက်တင်များ၊ ရှင်းလင်းသော ညွှန်ကြားချက်များ၊ ဥပမာများနှင့် stop sequences များကို အသုံးပြု၍ ရရှိနိုင်သည်။ နောက်ဆုံးပေါ်နှင့် ပြည့်စုံဆုံး အသေးစိတ်အချက်အလက်များအတွက် platform.openai.com ရှိ တရားဝင် API ကိုးကားချက် ကို အမြဲ ကိုးကားပါ။

အများဆုံး output အရှည်ကို သတ်မှတ်ပါ

Responses API

GPT-5 မော်ဒယ်များနှင့် o-series မော်ဒယ်အများစုအတွက် အသုံးပြုသည်။ မော်ဒယ်ထုတ်လုပ်မည့် တိုကင်အရေအတွက်ကို ကန့်သတ်ရန် max_output_tokens ကို အသုံးပြုပါ။ compaction_trigger တောင်းဆိုမှုများအတွက် max_output_tokens ကို ချန်လှပ်ထားပါ သို့မဟုတ် အနည်းဆုံး 20000 ဟု သတ်မှတ်ပါ။ ထိုထက်နည်းသော တန်ဖိုးများကို ငြင်းပယ်မည်။ Responses API သည် အဖြေများစွာ တစ်ပြိုင်နက်ထုတ်ပေးခြင်း (n) ကို မပံ့ပိုးပါ။

စကားပြောပြီးဆုံးခြင်း API

မျိုးဆက်ဟောင်း GPT-3.5၊ GPT-4o နှင့် တစ်ခါတစ်ရံ o-series တို့အတွက် အသုံးပြုသည်။

  • o3 နှင့် o4-mini ကဲ့သို့သော ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ််းစားပေးသော မော်ဒယ်များအတွက် max_completion_tokens (max_tokens ၏ အခြားအမည်) ကို အသုံးပြုပါ။

  • အစောပိုင်း သို့မဟုတ် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုမပြုသည့် မော်ဒယ်များအတွက် max_tokens ကို ဆက်လက်အသုံးပြုနိုင်သည်။

  • stop နှင့် n (အဖြေများစွာ ထုတ်ပေးခြင်း) ကို ပံ့ပိုးသည်။

မှတ်ချက် - “အနည်းဆုံး တိုကင်” ဆက်တင် မရှိပါ။ အနည်းဆုံး အလျားလိုအပ်ပါက၊ သင့်တုံ့ပြန်ညွှန်ကြားချက်တွင် ဖော်ပြပါ။

မော်ဒယ်အုပ်စုအလိုက် တိုကင် ကန့်သတ်ချက်များ

နောက်ဆုံးပေါ် တိုကင် ကန့်သတ်ချက်များ၊ context အရွယ်အစားများနှင့် output cap များအတွက် သက်ဆိုင်ရာ မော်ဒယ် စာရွက်စာတမ်း ကို ကိုးကားပါ။

အမြန်ဥပမာများ

Responses API

{ "model": "gpt-5", "input": "တွေ့ရှိချက်များကို စကားလုံး ~80 ဖြင့် အကျဉ်းချုပ်ပါ။", "max_output_tokens": 120 }

Chat Completions (ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ်းစားပေးသော မော်ဒယ်)

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

GPT-5 မော်ဒယ်များအတွက် သီးသန့်ထိန်းချုပ်မှုများ—verbosity နှင့် reasoning.effort

ဤထိန်းချုပ်မှုများကို GPT-5 မော်ဒယ်များတွင်သာ အသုံးပြုနိုင်သည် (gpt-5.2၊ gpt-5.2-chat-latest၊ gpt-5.2 pro စသည်)။ O-series နှင့် မျိုးဆက်ဟောင်း မော်ဒယ်များတွင် ၎င်းတို့ကို မပံ့ပိုးပါ။


verbosity အတွက် "low"၊ "medium" (မူလသတ်မှတ်ချက်) သို့မဟုတ် "high" ကို လက်ခံသည်။ ၎င်းသည် အသေးစိတ်ဖော်ပြမှုအဆင့်အပေါ် သက်ရောက်သော်လည်း အတိအကျသတ်မှတ်ထားသော ကန့်သတ်ချက်များအပေါ် မသက်ရောက်ပါ။

{ "model": "gpt-5", "input": "PageRank ကို အခြေခံအဆင့်ဖြင့် ရှင်းပြပါ။", "text": { "verbosity": "low" }, "max_output_tokens": 200 }

အဖြေမထုတ်မီ ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ််းစားပေးသော တိုကင် မည်မျှထုတ်လုပ်မည်ကို reasoning.effort က ထိန်းချုပ်သည်။ GPT-5.2 သည် none၊ low၊ medium၊ high နှင့် xhigh တို့ကို ပံ့ပိုးသည်။ gpt-5.2-pro သည် medium၊ high နှင့် xhigh တို့ကိုသာ ပံ့ပိုးသည်။ အစောပိုင်း ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ််းစားပေးသော မော်ဒယ်များသည် low၊ medium နှင့် high တို့ကိုသာ ပံ့ပိုးသည်။

{ "model": "gpt-5", "input": "Liberty ရုပ်တုကို 1mm အလွှာတစ်လွှာဖြင့် ဖုံးအုပ်ရန် ရွှေ ဘယ်လောက်လိုမလဲ။", "reasoning": { "effort": "minimal" } }

တုံ့ပြန်ချိန်အရေးကြီးသော အသုံးပြုမှုများတွင် မော်ဒယ်ကို ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုမပြုသည့် မော်ဒယ်ကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်စေရန် reasoning.effort ကို none ဟု သတ်မှတ်နိုင်သည်။

တိကျသော ညွှန်ကြားချက်များ ပေးပါ

သင်လိုချင်သော အတိအကျ အရှည် သို့မဟုတ် ပုံစံကို တောင်းဆိုပါ။ ဥပမာများ-

  • “ရွေးချယ်စရာများကို အတိအကျ ငါးခု စာရင်းပြုပါ။”

  • “စကားလုံး 50 လုံး ပါသော အနှစ်ချုပ်တစ်ခု ရေးပါ။”

  • “တိုကင် 100 ထက် မပိုစေရ။ ပိုလိုအပ်ပါက ‘နေရာပိုလိုသည်’ ဟု ပြောပါ။”

အရှည်တစ်သမတ်တည်းရှိသော ဥပမာများကို အသုံးပြုပါ

သင်လိုချင်သော အရှည်နှင့် ကိုက်ညီသည့် အခေါက်ရေနည်းနည်းဖြင့် ပြုလုပ်ခြင်း ဥပမာများက မော်ဒယ်ကို ပုံစံအတိုင်း ဆက်လုပ်ရန် ကူညီပေးသည်။

ရပ်တန့်စေမည့် အစဉ်များကို မဟာဗျူဟာကျကျ အသုံးပြုပါ

မော်ဒယ်က ကန့်သတ်သင်္ကေတ သို့မဟုတ် နံပါတ်စဉ်စာရင်း၏ အဆုံးသတ်သို့ ရောက်သောအခါ ထုတ်လုပ်မှုကို ရပ်ရန် stop ကို အသုံးပြုပါ။

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

ရွေးချယ်နိုင်သည့် အဖြေများစွာ

  • စကားပြောပြီးဆုံးမှုများ: n သည် ခေါ်ဆိုမှုတစ်ကြိမ်ဖြင့် အဖြေများစွာကို ပြန်ပေးသည်။

  • Responses API: n ကို မပံ့ပိုးပါ။ အဖြေတစ်ခုထက်ပိုလိုပါက အကြိမ်များစွာ ခေါ်ဆိုပါ။

ဤဆောင်းပါးသည် အထောက်အကူ ဖြစ်ပါသလား။