Perplexidade AI (Editora Independente) (Preview)

O nome do modelo que completará o prompt.

O papel do orador neste turno de conversa. Após a mensagem (opcional) do sistema, as funções de usuário e assistente devem alternar com usuário e assistente, terminando em usuário.

O conteúdo da mensagem neste turno de conversa.

O número máximo de tokens de conclusão retornados pela API. O número total de tokens solicitados em max_tokens mais o número de tokens de prompt enviados em mensagens não deve exceder o limite de token da janela de contexto do modelo solicitado. Se não for especificado, o modelo gerará tokens até atingir seu token de parada ou o final de sua janela de contexto.

A quantidade de aleatoriedade na resposta, avaliada entre 0 inclusive e 2 exclusiva. Valores mais altos são mais aleatórios e valores mais baixos são mais determinísticos. Você deve definir a temperatura ou top_p, mas não ambos.

O limiar de amostragem do núcleo, avaliado entre 0 e 1 inclusive. Para cada token subsequente, o modelo considera os resultados dos tokens com top_p massa de probabilidade. Deve alterar a temperatura ou top_p, mas não ambos.

O número de tokens a serem mantidos para a filtragem top-k mais alta, especificado como um inteiro entre 0 e 2048, inclusive. Se definido como 0, a filtragem top-k será desativada.

Um valor entre -2,0 e 2,0. Valores positivos penalizam novos tokens com base em se eles aparecem no texto até agora, aumentando a probabilidade do modelo falar sobre novos tópicos. Incompatível com a penalidade de frequência.

Uma pena multiplicativa superior a 0. Valores superiores a 1,0 penalizam novos tokens com base na frequência existente no texto até agora, diminuindo a probabilidade do modelo repetir literalmente a mesma linha. Um valor de 1,0 significa que não há penalização. Incompatível com pena de presença.