ਸੰਖੇਪ ਝਲਕ
ਮਾਡਲ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨਾ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ: ਇਸ ਨਾਲ ਲਾਗਤ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ (ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਤੀ ਟੋਕਨ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ), ਲੈਟੈਂਸੀ/ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਛੋਟੇ ਜਵਾਬ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦੇ ਹਨ), ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਲੰਬੀਆਂ ਜਾਂ ਬੇਲੋੜੇ ਵੇਰਵੇ ਵਾਲੀਆਂ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਤੋਂ ਬਚ ਕੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਦੀ ਹੈ.
ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਟੋਕਨ ਕੈਪਾਂ, ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਵਰਬੋਸਿਟੀ ਸੈਟਿੰਗਾਂ, ਸਪਸ਼ਟ ਹਦਾਇਤਾਂ, ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਟਾਪ ਸੀਕਵੈਂਸ ਵਰਤ ਕੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਸਭ ਤੋਂ ਤਾਜ਼ਾ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਲਈ, ਹਮੇਸ਼ਾਂ platform.openai.com ਉੱਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ API ਰੈਫਰੈਂਸ ਵੇਖੋ.
ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੰਬਾਈ ਸੈੱਟ ਕਰੋ
ਰਿਸਪਾਂਸਿਜ਼ API
GPT-5 ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ o-ਸੀਰੀਜ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਵੱਲੋਂ ਬਣਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ max_output_tokens ਵਰਤੋ. compaction_trigger ਬੇਨਤੀਆਂ ਲਈ ਜਾਂ ਤਾਂ max_output_tokens ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ ਜਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 20000 ਉੱਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰੋ; ਇਸ ਤੋਂ ਛੋਟੇ ਮੁੱਲ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਰਿਸਪਾਂਸਿਜ਼ API ਕਈ ਕੰਪਲੀਸ਼ਨਾਂ (n) ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ.
ਚੈਟ ਕੰਪਲੀਸ਼ਨਜ਼ API
ਪੁਰਾਣੇ GPT-3.5, GPT-4o ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦੇ o-ਸੀਰੀਜ਼ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
o3 ਅਤੇ o4-mini ਵਰਗੇ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ max_completion_tokens ਵਰਤੋ (max_tokens ਦਾ ਦੂਜਾ ਨਾਮ).
ਪਹਿਲੇ ਜਾਂ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਨਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ max_tokens ਅਜੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ.
stop ਅਤੇ n (ਕਈ ਕੰਪਲੀਸ਼ਨਾਂ) ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਨੋਟ: “ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਟੋਕਨ” ਲਈ ਕੋਈ ਸੈਟਿੰਗ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲੰਬਾਈ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕਰੋ.
ਮਾਡਲ ਗਰੁੱਪ ਮੁਤਾਬਕ ਟੋਕਨ ਸੀਮਾਵਾਂ
ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਟੋਕਨ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਕਾਂਟੈਕਸਟ ਆਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕੈਪਾਂ ਲਈ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਖਾਸ ਮਾਡਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵੇਖੋ.
ਤੁਰੰਤ ਉਦਾਹਰਨਾਂ
ਰਿਸਪਾਂਸਿਜ਼ API
{ "model": "gpt-5", "input": "ਖੋਜਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ~80 ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਓ.", "max_output_tokens": 120 }ਚੈਟ ਕੰਪਲੀਸ਼ਨਜ਼ (ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਮਾਡਲ)
{ "model": "o3-mini", "messages": [{"role": "user", "content": "Write five one-line options."}], "max_completion_tokens": 100 }GPT-5 ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਖਾਸ ਨਿਯੰਤਰਣ: verbosity ਅਤੇ reasoning.effort
ਇਹ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਿਰਫ਼ GPT-5 ਮਾਡਲਾਂ ਉੱਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ (gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, gpt-5.2 pro ਆਦਿ). o-ਸੀਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਮਾਡਲ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ.
verbosity ਲਈ "low", "medium" (ਮੂਲ ਚੋਣ), ਜਾਂ "high" ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਵੇਰਵੇ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਪੱਕੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ.
{ "model": "gpt-5", "input": "PageRank ਨੂੰ ਉੱਚ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਮਝਾਓ.", "text": { "verbosity": "low" }, "max_output_tokens": 200 }reasoning.effort ਇਹ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿੰਨੇ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਟੋਕਨ ਬਣਾਏ ਜਾਣ. GPT-5.2 none, low, medium, high, ਅਤੇ xhigh ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ. gpt-5.2-pro ਸਿਰਫ਼ medium, high, ਅਤੇ xhigh ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਪਹਿਲੇ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ਼ low, medium, ਅਤੇ high ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ.
{ "model": "gpt-5", "input": "ਸਟੈਚੂ ਆਫ ਲਿਬਰਟੀ ਨੂੰ 1mm ਦੀ ਪਰਤ ਨਾਲ ਢੱਕਣ ਲਈ ਕਿੰਨਾ ਸੋਨਾ ਲੱਗੇਗਾ?", "reasoning": { "effort": "minimal" } }ਜਿੱਥੇ ਘੱਟ ਦੇਰੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੋਵੇ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਨਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਵਾਂਗ ਚਲਾਉਣ ਵਾਸਤੇ reasoning.effort ਨੂੰ none ਉੱਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.
ਖਾਸ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦਿਓ
ਜਿਹੜੀ ਸਹੀ ਲੰਬਾਈ ਜਾਂ ਰੂਪ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਮੰਗੋ. ਉਦਾਹਰਨਾਂ:
“ਬਿਲਕੁਲ ਪੰਜ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿਓ.”
“50-ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਲਿਖੋ.”
“100 ਟੋਕਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਹੀਂ. ਜੇ ਹੋਰ ਜਗ੍ਹਾ ਚਾਹੀਦੀ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ‘ਹੋਰ ਜਗ੍ਹਾ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ.’ ਕਹੋ.”
ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਲੰਬਾਈ ਵਾਲੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਰਤੋ
ਤੁਹਾਡੀ ਚਾਹੀਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀਆਂ ਫਿਊ-ਸ਼ਾਟ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ.
ਰਣਨੀਤਕ ਰੋਕ ਕ੍ਰਮ ਲਾਗੂ ਕਰੋ
ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਹੱਦਬੰਦੀ ਚਿੰਨ੍ਹ ਜਾਂ ਅੰਕਿਤ ਸੂਚੀ ਦੀ ਸੀਮਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚੇ, ਤਾਂ ਉਤਪਾਦਨ ਰੋਕਣ ਲਈ stop ਵਰਤੋ.
{ "stop": ["
###", "6."] }ਕਈ ਉਮੀਦਵਾਰ ਜਵਾਬ
ਚੈਟ ਕੰਪਲੀਸ਼ਨਜ਼: n ਇੱਕ ਕਾਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕੰਪਲੀਸ਼ਨਾਂ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਰਿਸਪਾਂਸਿਜ਼ API: n ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਉਟਪੁੱਟ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਕਈ ਕਾਲਾਂ ਕਰੋ.