Chat Completions è l’API standard da usare con i modelli più recenti di OpenAI. Puoi scoprire come iniziare a usarla nella nostra guida per sviluppatori alla generazione di testo.
Dall’11 marzo 2025 abbiamo rilasciato i componenti di base della nostra nuova piattaforma Agents. Per i dettagli, consulta la nostra documentazione API relativa alla Responses API, agli strumenti tra cui Web Search, File Search e Computer Use, e al nostro Agents SDK con Tracing.
Dai prompt ai messaggi
Per rendere la conversazione con i nostri modelli più interattiva e dinamica, puoi usare messaggi in formato chat anziché il formato legacy basato sui prompt utilizzato con Completions.
Ecco come funziona:
Anziché inviare un'unica stringa di prompt, fornisci come input un elenco di oggetti messaggio.
Ogni messaggio ha un role e, in genere, un content.
I ruoli più comuni includono system, user, assistant, developer e tool. I messaggi tool vengono usati per i risultati di strumenti o funzioni e devono corrispondere alle chiamate di strumenti dell'assistente. Per garantire la compatibilità con le versioni precedenti, i messaggi function possono essere ancora accettati e convertiti in messaggi tool durante l'elaborazione sul server. I messaggi developer possono essere rimappati a seconda del supporto del modello.
Il content contiene il testo del messaggio inviato dal ruolo.
L'istruzione di sistema può fornire indicazioni generali per la conversazione
I messaggi vengono elaborati nell'ordine in cui compaiono nell'elenco e l'assistente risponde di conseguenza.
Anche le richieste Completions di base possono essere completate tramite Chat Completions, come illustrato di seguito:
| Prima | Ora |
|---|---|
'prompt' : 'tell me a joke' | 'messages': [{'role':'user', 'content':'tell me a joke'}] |
Ora è più facile che mai dialogare con il modello: basta estendere l'elenco dei messaggi della conversazione.
'messages': [{'role':'user', 'content':'raccontami una barzelletta'},
{'role':'assistant', 'content':'perché il pollo ha attraversato la strada'},
{'role':'user', 'content':'Non lo so, perché il pollo ha attraversato la strada'}]Istruzioni di sistema
Puoi anche usare un’istruzione a livello di sistema per guidare il comportamento del modello durante tutta la conversazione. Per esempio, usando un’istruzione di sistema e un messaggio come questo
'messages': [{'role':'system', 'content':'Sei un assistente che parla come Shakespeare.'},
{'role':'user', 'content':'raccontami una barzelletta'}, produrrà qualcosa del tipo
{...
'message': {'role':'assistant',
'content':'Perché il pollo ha attraversato la strada? Per arrivare dall’altra parte, ma invero l’altra parte era colma di perigli e pericoli, così tornò rapidamente donde era venuto, in fede mia!'}
...}Se vuoi esplorare opzioni che non richiedono di gestire personalmente la cronologia della conversazione tramite messaggi, consulta la Assistants API.