Chat Completions é a API padrão para usar com os modelos mais recentes da OpenAI. Você pode aprender a começar a usá-la com nosso guia para desenvolvedores sobre geração de texto.
Em 11 de março de 2025, lançamos os blocos de construção da nossa nova plataforma de Agentes. Para obter detalhes, consulte nossa documentação da API para a Responses API, ferramentas incluindo Pesquisa na Web, Pesquisa em Arquivos e Uso do Computador, e nosso SDK de Agentes com Rastreamento.
De prompts a mensagens
Para ter uma conversa mais interativa e dinâmica com nossos modelos, você pode usar mensagens em formato de chat em vez do estilo de prompt legado usado com completions.
Veja como funciona:
Em vez de enviar uma única string como seu prompt, você envia uma lista de mensagens como entrada.
Cada mensagem tem um
rolee umcontent.Funções comuns incluem
system,user,assistant,developeretool. Mensagens de ferramenta são usadas para resultados de ferramentas/funções e devem corresponder a chamadas de ferramenta do assistant. Para compatibilidade retroativa, mensagens de função ainda podem ser aceitas e convertidas em mensagens de ferramenta no processamento do servidor. Mensagens de desenvolvedor podem ser remapeadas dependendo do suporte do modelo.O
contentcontém o texto da mensagem da função.A instrução do sistema pode fornecer instruções de alto nível para a conversa
As mensagens são processadas na ordem em que aparecem na lista, e o assistant responde de acordo.
Até solicitações básicas de Completions podem ser concluídas por meio de Chat Completions, como você pode ver abaixo:
| Antes | Agora | | 'prompt' : 'conte uma piada' | 'messages': <br>[{'role':'user', 'content':'conte uma piada'}] |
Agora, é mais fácil do que nunca ter interações de ida e volta com o modelo ao estender a lista de mensagens na conversa.
'messages': [{'role':'user', 'content':'conte uma piada'},
{'role':'assistant', 'content':'por que a galinha atravessou a rua'},
{'role':'user', 'content':'Não sei, por que a galinha atravessou a rua'}]Instruções do sistema
Você também pode usar uma instrução em nível de sistema para orientar o comportamento do modelo durante toda a conversa. Por exemplo, usando uma instrução do sistema e uma mensagem como esta
'messages': [{'role':'system', 'content':'Você é um assistente que fala como Shakespeare.'},
{'role':'user', 'content':'conte uma piada'}, resultará em algo como
{...
'message': {'role':'assistant',
'content':'Por que a galinha atravessou a rua? Para chegar ao outro lado, mas, em verdade, o outro lado estava repleto de perigo e ameaça, então ela retornou rapidamente de onde viera, por certo!'}
...}Se quiser explorar opções que não envolvam ter que gerenciar você mesmo o histórico de conversa das mensagens, confira a Assistants API.