对话接口常见问题

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通用问题

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与 OpenAI 的兼容程度如何？

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如何选择合适的模型？

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如何提升响应速度？

1. 使用流式输出：设置 stream: true 可以提升首字响应时间
2. 选择合适的模型：Mini 和 Flash 系列通常响应更快
3. 优化 prompt 长度：减少不必要的上下文可以加快处理速度
4. 使用快速版本：如 grok-3-fast、gpt-4o-mini 等

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如何控制生成内容的长度？

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一首短诗"}],
    max_tokens=100  # 限制最多生成 100 个 token
)

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如何实现多轮对话？

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个有用的助手"},
    {"role": "user", "content": "你好"},
    {"role": "assistant", "content": "你好！有什么可以帮助你的吗？"},
    {"role": "user", "content": "介绍一下 Python"}
]

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工具调用相关问题

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工具调用的完整流程是什么？

1. 第一阶段：模型返回 tool_calls，finish_reason 为 tool_calls
2. 第二阶段：将工具执行结果作为 role: "tool" 的消息回传给模型

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工具调用支持流式输出吗？

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工具执行失败怎么办？

tool_result = {
    "error": "天气服务暂时不可用，请稍后重试"
}

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如何确保工具调用的稳定性？

1. 超时控制：为工具执行设置合理的超时时间
2. 重试机制：对失败的工具调用进行重试
3. 错误处理：妥善处理工具执行异常，返回友好的错误信息
4. 参数验证：在执行工具前验证参数的有效性

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结构化输出问题

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如何提升结构化输出的稳定性？

1. 使用 JSON Schema：提供严格的 JSON Schema 定义
2. 降低 temperature：设置为 0.1-0.3 以提升一致性
3. 设置 max_tokens：确保有足够的 token 生成完整结构
4. 验证输出：在客户端验证 JSON 格式的有效性

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哪些模型支持结构化输出？

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结构化输出失败怎么办？

1. 检查 JSON Schema 是否过于复杂
2. 降低 temperature 值
3. 增加 max_tokens 限制
4. 在客户端进行 JSON 验证和容错处理

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思考能力相关问题

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DeepSeek 的思考能力如何使用？

{
  "model": "deepseek-v3-1-250821",
  "thinking": {"type": "enabled"},
  "messages": [...]
}

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通义千问的深度思考为什么没有输出？

1. 必须使用流式输出：stream: true 和 enable_thinking: true 必须同时设置
2. 检查客户端支持：如果客户端不展示 reasoning_content，可以使用 nebula_thinking_to_content: true 将推理内容内联到 content 中
3. 参数位置：通义千问的扩展参数需放在 parameters 对象中

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为什么通义千问的 reasoning_tokens 为 0？

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Grok 的推理能力如何查看？

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通义千问特殊功能

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通义千问的参数应该放在哪里？

• enable_search、search_options
• asr_options
• temperature、top_p、top_k
• incremental_output

{
  "model": "qwen3-omni-flash",
  "enable_search": true,  // ❌ 错误
  "temperature": 0.7      // ❌ 错误
}

{
  "model": "qwen3-omni-flash",
  "parameters": {
    "enable_search": true,  // ✅ 正确
    "temperature": 0.7      // ✅ 正确
  }
}

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通义千问的搜索功能如何使用？

{
  "model": "qwen3-omni-flash",
  "parameters": {
    "enable_search": true,
    "search_options": {
      "region": "CN",
      "recency_days": 30
    }
  }
}

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通义千问深度思考报错怎么办？

1. 将 stream 设置为 true
2. 或者移除 enable_thinking 参数

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GPT 文件输入问题

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GPT 文件输入使用哪个接口？

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文件大小限制是多少？

• 单个文件不超过 50 MB
• 单个请求中所有文件总大小不超过 50 MB

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支持哪些文件格式？

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推理模型（o1/o3-mini/o4-mini）如何使用？

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流式输出问题

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如何解析流式响应？

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

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流式响应中的 usage 在哪里？

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流式输出有什么优势？

1. 首字时间更短：可以立即开始显示内容
2. 更好的交互体验：用户可以看到实时生成过程
3. 降低感知延迟：即使总时间相同，用户感觉更快

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错误处理

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常见的错误类型有哪些？

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如何避免 API 调用失败？

1. 验证 API 密钥：确保密钥有效且未过期
2. 检查模型名称：使用正确的模型标识
3. 参数验证：确保请求参数格式正确
4. 错误重试：实现合理的重试机制
5. 监控日志：记录错误信息便于排查

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最佳实践

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如何优化 API 调用成本？

1. 分级使用模型：简单任务用便宜模型，复杂任务用高级模型
2. 控制 token 数量：合理设置 max_tokens，避免生成过长内容
3. 缓存结果：对重复查询进行缓存
4. 批量处理：相似任务可以批量处理以提高效率

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如何提升响应质量？

1. 优化 prompt：清晰、具体的提示词能获得更好的结果
2. 使用 system 消息：通过 system 角色设定模型行为
3. 调整 temperature：根据任务需求调整随机性
4. 多轮对话：通过多轮交互逐步完善结果

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开发时需要注意什么？

1. 使用流式输出：提升用户体验
2. 错误处理：妥善处理各种异常情况
3. 超时控制：设置合理的超时时间
4. 日志记录：记录关键信息便于调试
5. 测试不同模型：根据实际效果选择最适合的模型

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相关资源