ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ
ਟੋਕਨ ਉਹ ਇਕਾਈਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਰਾਹੀਂ OpenAI ਦੇ ਮਾਡਲ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇੱਕ ਟੋਕਨ ਕਿਸੇ ਅੱਖਰ, ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਹਿੱਸੇ, ਪੂਰੇ ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਵਿਰਾਮ-ਚਿੰਨ੍ਹ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਖਾਲੀ ਥਾਵਾਂ ਵੀ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ ਜਾਣ ਦੇ ਢੰਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ.
ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ. ਮਾਡਲ, ਉਸ ਦੀ ਇੰਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਆਧਾਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕੋ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ.
ਸਮਝੋ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਭੇਜਦੇ ਹੋ:
ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਮਾਡਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੋਕਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਿਲਣ ਵਾਲਾ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਉਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਟੋਕਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਜਵਾਬ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਏ ਜਾਂਦੇ.
ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਮੋਟੇ ਅਨੁਮਾਨ ਵਰਤੋ
ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਜਾਣਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ:
1 ਟੋਕਨ ਲਗਭਗ 4 ਅੱਖਰਾਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.
1 ਟੋਕਨ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਤਿੰਨ-ਚੌਥਾਈ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.
100 ਟੋਕਨ ਲਗਭਗ 75 ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ.
ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਹਨ, ਸਟੀਕ ਗਿਣਤੀਆਂ ਨਹੀਂ. ਵਾਕਾਂ ਅਤੇ ਪੈਰਿਆਂ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅੱਖਰਾਂ, ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧ ਵੀ ਵੱਖਰੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ.
ਖਾਲੀ ਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵੱਡੇ-ਛੋਟੇ ਅੱਖਰਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ
ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਹਿੱਜਿਆਂ, ਵੱਡੇ-ਛੋਟੇ ਅੱਖਰਾਂ ਅਤੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਮੁਤਾਬਕ ਉਸ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, “red”, “Red” ਅਤੇ “ red” ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਟੈਕਸਟ ਨਹੀਂ ਹਨ: ਆਖਰੀ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਥਾਂ ਹੈ. ਇੱਕ ਇੰਕੋਡਿੰਗ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਰਸਾ ਸਕਦੀ ਹੈ.
ਟੋਕਨ ID ਵੀ ਇੰਕੋਡਿੰਗ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਨਾ ਮੰਨੋ ਕਿ ਕਿਸੇ ਉਦਾਹਰਨ ਵਾਲਾ ਟੋਕਨ ID ਹਰ ਮਾਡਲ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.
ਇਨਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫ਼ਰਕ ਸਮਝੋ
| ਸ਼੍ਰੇਣੀ | ਇਹ ਕੀ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ |
| ਇਨਪੁੱਟ ਟੋਕਨ | ਕਿਸੇ ਬੇਨਤੀ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਟੋਕਨ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਟੋਕਨ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. |
| ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੋਕਨ | ਮਾਡਲ ਵੱਲੋਂ ਬਣਾਏ ਗਏ ਟੋਕਨ. Chat Completions ਵਿੱਚ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਤੀ ਟੋਕਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. |
| ਕੈਸ਼ ਕੀਤੇ ਇਨਪੁੱਟ ਟੋਕਨ | ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਕੈਸ਼ਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਮੁੜ ਵਰਤੇ ਗਏ ਇਨਪੁੱਟ ਟੋਕਨ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਕੈਸ਼ ਨਾ ਕੀਤੇ ਇਨਪੁੱਟ ਟੋਕਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ. |
| ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਟੋਕਨ | ਉਹ ਟੋਕਨ ਜੋ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਆਪਣਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਜਵਾਬ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਦਾ ਹੈ. |
ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਟੋਕਨ ਜਵਾਬ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ, ਪਰ ਉਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਗਿਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਬਿੱਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੋਕਨਾਂ ਵਜੋਂ ਲਗਦਾ ਹੈ.
ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਜਵਾਬ ਵੀ ਆਪਣੇ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਟੋਕਨ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਬੇਨਤੀ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟੋਕਨ ਗਿਣੋ
ਸਾਦੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਟੋਕਨ ਗਿਣੋ
ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ਰ ਵਰਤੋ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਰਾਹੀਂ ਸਾਦੇ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ, tiktoken ਵਰਤੋ. ਆਪਣੇ ਟੀਚਾ ਮਾਡਲ ਲਈ ਇੰਕੋਡਿੰਗ ਚੁਣੋ, ਜਿਵੇਂ tiktoken.encoding_for_model(model) ਨਾਲ.
ਸਾਦੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ API ਬੇਨਤੀ ਦੇ ਸਾਰੇ ਟੋਕਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹਨ. ਸੁਨੇਹੇ ਦੀ ਬਣਤਰ, ਟੂਲ, ਸਕੀਮਾ, ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਇਨਪੁੱਟ ਦੀ ਕੁੱਲ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.
Responses ਦੇ ਪੂਰੇ ਇਨਪੁੱਟ ਦੇ ਟੋਕਨ ਗਿਣੋ
Responses API ਦੇ ਪੂਰੇ ਇਨਪੁੱਟ ਲਈ, ਇਨਪੁੱਟ-ਟੋਕਨ ਗਿਣਤੀ API ਵਰਤੋ.
ਇਹ ਸੁਨੇਹਿਆਂ, ਚਿੱਤਰਾਂ, ਫ਼ਾਈਲਾਂ, ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਸਮੇਤ Responses ਦੇ ਇਨਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਬਣਤਰ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਟੋਕਨ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਸੁਨੇਹੇ ਦੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੱਦਾਂ.
ਇਨਪੁੱਟ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਤੋਂ ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੋਕਨ ਬਣਾਏਗਾ.
ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਜਾਂਚੋ
ਬੇਨਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਬੰਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਖੋ. ਫ਼ੀਲਡਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਐਂਡਪੌਇੰਟ ਮੁਤਾਬਕ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
Chat Completions ਵਿੱਚ prompt_tokens, completion_tokens ਅਤੇ total_tokens ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.
Responses ਵਿੱਚ input_tokens, output_tokens ਅਤੇ total_tokens ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.
ਤੁਸੀਂ Usage Dashboard ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੋਈ ਸਰਗਰਮੀ ਵੀ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਵਰਤੋਂ ਸਮੇਤ ਹਿਦਾਇਤਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਦੇਖੋ: API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ.
ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅੰਦਰ ਰਹੋ
ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਾਣਨ ਲਈ ਉਸ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇਖੋ. ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ.
ਸੰਦਰਭ ਸੀਮਾ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਟੋਕਨਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੀਮਾ ਵੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ, ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਨਾਲ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਟੋਕਨਾਂ ਲਈ ਵੀ ਥਾਂ ਰੱਖੋ.
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਇਨਪੁੱਟ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ:
ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰੋ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ.
ਬੇਲੋੜਾ ਜਾਂ ਦੁਹਰਾਇਆ ਗਿਆ ਸੰਦਰਭ ਹਟਾਓ.
ਵੱਡੇ ਇਨਪੁੱਟ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ.
ਟੈਕਸਟ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਸ ਦਾ ਸਾਰ ਬਣਾਓ ਜਾਂ ਉਸ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਾਹੀਂ ਤਿਆਰ ਕਰੋ.
ਆਪਣੇ ਐਂਡਪੌਇੰਟ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵੱਲੋਂ ਸਮਰਥਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ-ਟੋਕਨ ਸੈਟਿੰਗ ਵਰਤੋ. Chat Completions ਵਿੱਚ max_completion_tokens ਅਤੇ Responses ਵਿੱਚ max_output_tokens ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਬੇਨਤੀ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ API ਦਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਵਰਤੋਂ ਜਾਂ ਖ਼ਰਚ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ. ਆਪਣੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਮਾਡਲ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇਖੋ.
ਟੋਕਨ ਦੀ ਕੀਮਤ ਸਮਝੋ
ਟੋਕਨ-ਅਧਾਰਿਤ API ਕੀਮਤ ਲਈ, ਦਰ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਟੋਕਨ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਇਨਪੁੱਟ, ਕੈਸ਼ ਕੀਤੇ ਇਨਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ. API ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਲਈ ਬਿਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ.
ਮੌਜੂਦਾ ਦਰਾਂ ਲਈ API ਕੀਮਤ ਪੰਨਾ ਦੇਖੋ.
ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕੁੱਲ ਟੋਕਨਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਉੱਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ. ਪ੍ਰਤੀ ਦਸ ਲੱਖ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਘੱਟ ਕੀਮਤ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹਮੇਸ਼ਾ ਘੱਟ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ: ਮਾਡਲ ਇੱਕੋ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਾਂ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਦੀ ਵੱਖਰੀ ਮਾਤਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.
ਸਿਰਫ਼ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ.
ਕਈ ਪੂਰਤੀਆਂ ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਰੱਖੋ
ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਐਂਡਪੌਇੰਟ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਕਈ ਪੂਰਤੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਾਧੂ ਪੂਰਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਟੋਕਨ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.
Chat Completions ਲਈ, n ਨੂੰ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਈ ਵਿਕਲਪ ਬਣਦੇ ਹਨ. ਤੁਹਾਡੇ ਤੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚ ਬਣੇ ਟੋਕਨਾਂ ਦਾ ਖ਼ਰਚ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਪੁਰਾਣੀ Completions API ਲਈ, best_of ਅਜਿਹੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਰੇ ਵਾਪਸ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, best_of = 3 ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ 3 × max_tokens ਪੂਰਤੀ ਟੋਕਨ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਇਹ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਰ ਐਂਡਪੌਇੰਟ ਲਈ ਖ਼ਾਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਨਾ ਮੰਨੋ ਕਿ ਕੋਈ ਹੋਰ API ਜਾਂ ਮਾਡਲ n ਜਾਂ best_of ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ.