# OpenAI Playground 使用方法

如果你想要更好地了解 OpenAI 的 API，并且你常常会遇到 ChatGPT 不可用的情况。那我建议你使用 OpenAI 的 Playground。它会比较稳定。

**但需要注意，这个 Playground 会消耗你的免费 Credit。**

<img src="https://learningprompt.wiki/assets/images/OpenAIPlayground001-79a563ed94c43f83b4b0a5a6a0e2c37b.png" alt="OpenAIPlayground001.png" height="2706" width="3492">

你会在界面的右侧看到以下几个参数：

1. **Mode：** 最近更新了第四种 Chat 模式，一般使用 Complete 就好，当然你可以用其他模式，其他模式能通过 GUI 的方式辅助你撰写 prompt。
2. **Model：** 这里可以切换模型。不同的模型会擅长不同的东西，根据场景选对模型，能让你省很多成本：
   1. Ada：这是最便宜，但运算速度最快的模型。官方推荐的使用场景是解析文本，简单分类，地址更正等。
   2. Babbage：这个模型能处理比 Ada 复杂的场景。但稍微贵一些，速度也比较快。适合分类，语义搜索等。
   3. Curie：这个模型官方解释是「和 Davinci 一样能力很强，且更便宜的模型」。但实际上，这个模型非常擅长文字类的任务，比如写文章、语言翻译、撰写总结等。
   4. Davinci：这是 GPT-3 系列模型中能力最强的模型。可以输出更高的质量、更长的回答。每次请求可处理 4000 个 token。适合有复杂意图、因果关系的场景，还有创意生成、搜索、段落总结等。
3. **Temperature：** 这个主要是控制模型生成结果的随机性。简而言之，温度越低，结果越确定，但也会越平凡或无趣。如果你想要得到一些出人意料的回答，不妨将这个参数调高一些。但如果你的场景是基于事实的场景，比如数据提取、FAQ 场景，此参数就最好调成 0 。
4. **Maximum length：** 设置单次生成内容的最大长度。
5. **Stop Sequence：** 该选项设置停止生成文本的特定字符串序列。如果生成文本中包含此序列，则模型将停止生成更多文本。
6. **Top P：** 该选项是用于 nucleus 采样的一种技术，它可以控制模型生成文本的概率分布，从而影响模型生成文本的多样性和确定性。如果你想要准确的答案，可以将它设定为较低的值。如果你想要更多样化的回复，可以将其设得高一些。
7. **Presence Penalty：** 该选项控制模型生成文本时是否避免使用特定单词或短语，它可以用于生成文本的敏感话题或特定场景。
8. **Best of：** 这个选项允许你设置生成多少个文本后，从中选择最优秀的文本作为输出。默认为1，表示只生成一个文本输出。
9. **Injection start text:** 这个选项可以让你在输入文本的开头添加自定义文本，从而影响模型的生成结果。
10. **Injection restart text:** 这个选项可以让你在中间某个位置添加自定义文本，从而影响模型继续生成的结果。
11. **Show probabilities:** 这个选项可以让你查看模型生成每个单词的概率。打开此选项后，你可以看到每个生成的文本单词后面跟着一串数字，表示模型生成该单词的概率大小。

配置好参数后，你就可以在左侧输入 prompt 然后测试 prompt 了。


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://wiki.aig123.com/chatgpt-tutorial/gao-ji-pian/openai-playground-shi-yong-fang-fa.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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