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, use mensagens em formato de chat em vez do formato legado de prompts usado com Completions.
Veja como funciona:
Em vez de enviar uma única string de prompt, você envia como entrada uma lista de objetos de mensagem.
Cada mensagem tem um role e, geralmente, um content.
Os roles mais comuns incluem system, user, assistant, developer e tool. As mensagens de tool são usadas para resultados de ferramentas/funções e devem corresponder às chamadas de ferramenta do assistant. Para manter a compatibilidade com versões anteriores, mensagens de function ainda podem ser aceitas e convertidas em mensagens de tool durante o processamento no servidor. As mensagens de developer podem ser remapeadas, dependendo da compatibilidade do modelo.
O content contém o texto da mensagem enviada pelo role.
A instrução de system pode fornecer orientações gerais para a conversa
As mensagens são processadas na ordem em que aparecem na lista, e o assistant responde de acordo.
Até mesmo solicitações básicas de Completions podem ser processadas por meio de Chat Completions, como você pode ver abaixo:
| Antes | Agora |
|---|---|
'prompt' : 'tell me a joke' | 'messages': [{'role':'user', 'content':'tell me a joke'}] |
Agora ficou mais fácil do que nunca interagir com o modelo em uma conversa, basta ampliar a lista de mensagens.
'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.