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  1. 其它说明

常见问题

为什么问GPT4是不是GPT4,他说自己是GPT3?#

(或者是其它模型gemini,claude等版本回答不一致的问题)
注意:如果直接问openai时他的回答可能还是gpt-3,这是openai的问题,我们保证原封不动调用的gpt4哦~~
可以通过其它回答的智能程度来判断是否gpt4。
这是因为:This question is a common one, the dataset that GPT-4 is based on does not have GPT-4 in it as it’s cut off is 2021.
可以参考这里:为什么问GPT4是不是GPT4,他说自己是GPT3?
image.png
简单总结:
1.
大模型存在幻觉的,可以百度,或者google一下"大模型幻觉".所以它偶尔才会胡说八道, 所以现在各种AI助手都要在最底下提示:内容由AI生成,可能出错.
2.
所以真正会用AI的人, 对于这种有固定答案的问题, 或者说要求100%正确的问题就不应该问AI大模型.
3.
但对普通小白,精确性问题不是完全不能问大模型,而是不能让大模型 “裸答”;大模型的核心价值在于处理 “需要理解和创造力” 的复杂任务,而非替代计算器、数据库这类精准工具。

为什么网页版的chatgpt和api回答不一样呢?#

(其它AI也会有这个问题)
网页版 ChatGPT 和 API 调用的回答不一致,核心原因是两者的底层配置、运行环境和约束机制存在差异,具体可以拆解为以下 6 个关键维度:
1.
系统提示词(System Prompt)不同
这是最核心的差异来源。
网页版 ChatGPT:OpenAI 内置了一套精心设计的系统提示词,目的是保障对话的流畅性、安全性和用户友好性。比如会强制模型遵守伦理规范、解释复杂概念时更通俗、主动追问补充信息,甚至会根据用户历史对话调整语气。
API 调用:默认的系统提示词非常简洁(仅要求模型 “帮助用户”),回答风格完全由开发者自定义的 system prompt 决定。如果开发者没有配置针对性的提示词,API 返回的内容会更简洁、直接,甚至缺乏上下文连贯性,和网页版的 “贴心回答” 形成明显差异。
2.
模型参数与采样策略不同
两者默认的生成参数设置不一样,直接影响输出的随机性和长度:比如温度(Temperature),最大长度(Max Tokens),频率惩罚(Frequency Penalty)等等
3.
上下文处理机制不同
网页版 ChatGPT:会自动保留完整的对话历史,并且优化了长上下文的处理逻辑,比如自动提炼前文核心信息,避免因上下文过长导致的 “失忆”。
API 调用:上下文窗口需要开发者手动管理。如果没有主动传递历史对话消息,模型会 “无记忆”;如果传递的历史消息过长,可能会触发 token 限制,导致模型忽略早期对话内容。
4.
安全与内容过滤强度不同
网页版 ChatGPT:启用了严格的内容安全过滤机制,对敏感话题的回答会更保守,甚至直接拒绝。
API 调用:过滤强度由开发者选择的安全等级(Safety Settings) 决定。开发者可以根据需求调整过滤策略,比如在企业内部场景中放宽限制,这会导致 API 回答比网页版更 “直白”。
5.
模型版本与部署环境差异
网页版 ChatGPT:可能会优先使用最新的优化版本(比如带有实时知识更新的微调模型),并且运行在 OpenAI 的专属优化集群上。
API 调用:模型版本是开发者显式指定的(如 gpt-4-0125-preview、gpt-3.5-turbo),不同版本的训练数据和能力有差异;同时,API 的推理环境可能与网页版存在资源调度优先级的区别。
6.
动态优化策略不同
OpenAI 会对网页版 ChatGPT 进行高频的动态微调(比如根据用户反馈优化回答逻辑),这些优化可能不会同步应用到 API 模型上,直到推出正式的新版本。
总之: api可以比喻为一道菜的原材料, 网页版才是能直接吃的菜.中间差了好多工序呢.

为什么API老是提示我缺少某个参数?#

请按接口文档检查一下是不是哪里设置的不对。一般来说很重要的,参数要是json格式的。可以这样来检查:将传递的参数使用json格式器看一下,是否报错。就能确定是否json格式的问题。如果还是有问题,可以联系客服人员,一起和智增增技术人员联调下解决问题

大模型怎么实现连续对话?记忆上下文?#

1、OpenAI或者其它大语言模型本身是没有记忆的,如果你不告诉他你之前说了什么以及他之前回答了什么,那么他只会根据你最近一次发送的内容进行回答。
2、所以,要想实现“连续对话”,每次发送消息时,你需要将你之前发送的内容(**user**)以及大模型之前返回的内容(**assistant**),再结合你本次想发送的内容(**user**) 按 **时序** 组合成一个 messages[] 数组,然后再将这个数组发送给OpenAI就行了,就是这么简单。
3、有一点需要注意,这样虽然可以实现“连续对话”,但势必造成每次发送的消息内容会非常多,而OpenAI之流是按字数计费的,所以请自行权衡每次应该携带的数量。
官方参考文档:https://platform.openai.com/docs/guides/text-generation/chat-completions-api
> Chat models take a series of messages as input, and return a model-generated message as output.
> 聊天模型将一系列消息作为输入,并返回模型生成的消息作为输出。
下面是一个实现连续聊天的代码示例,主要看这个 messges 数组:
其它:
现在主要发现是有几个问题,  
1、要加一个请求头,api接口文档中有说明:
curl -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer 你在智增增的key" -XPOST https://api.zhizengzeng.com/v1/chat/completions -d '{"messages": [{"role":"user","content":"请介绍一下你自己"}]}'  | iconv -f utf-8 -t utf-8  

2、messages传的不对,messages是array

3、api_key传的不对,不能再传openai的key了,你要传你从智增增拿到的key(不需要有openai的key)

4、如果是python,注意openai包的版本要对,它升级了!!要注意,关键是base_url要设置成智增增的,如果这个不正确,其它肯定都不行。所以一定要注意他在不同的包中base_url的设置方式,目前已知的是:在老版本中的设置方式是:openai.api_base = BASE_URL,而在新版本中的设置方式是:client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url=BASE_URL),别问为什么,问就是openai的锅      
修改于 2026-01-05 05:09:28
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