Perplexity AI (publicador independiente) (versión preliminar)

Nombre del modelo que completará el mensaje.

Rol del orador en este turno de conversación. Después del mensaje del sistema (opcional), los roles de usuario y asistente deben alternar con el asistente de usuario y, después, finalizar en el usuario.

Contenido del mensaje en este turno de conversación.

Número máximo de tokens de finalización devueltos por la API. El número total de tokens solicitados en max_tokens más el número de tokens de solicitud enviados en los mensajes no debe superar el límite de tokens de ventana de contexto del modelo solicitado. Si se deja sin especificar, el modelo generará tokens hasta que alcance su token de detención o el final de su ventana de contexto.

Cantidad de aleatoriedad en la respuesta, con valores comprendidos entre 0 inclusive y 2 exclusivos. Los valores más altos son más aleatorios y los valores inferiores son más deterministas. Debe establecer la temperatura o top_p, pero no ambas.

Umbral de muestreo del núcleo, valorado entre 0 y 1 inclusive. Para cada token posterior, el modelo considera los resultados de los tokens con top_p masa de probabilidad. Debe modificar la temperatura o top_p, pero no ambas.

Número de tokens que se deben mantener para el filtrado superior k más alto, especificado como un entero entre 0 y 2048 inclusive. Si se establece en 0, el filtrado superior k está deshabilitado.

Valor entre -2.0 y 2.0. Los valores positivos penalizan los nuevos tokens en función de su aparición en el texto hasta el momento, aumentando la probabilidad de que el modelo hable de nuevos temas. Incompatible con la penalización de frecuencia.

Una penalización multiplicativa mayor que 0. Los valores mayores que 1,0 penalizan nuevos tokens en función de su frecuencia existente en el texto hasta ahora, lo que reduce la probabilidad del modelo de repetir la misma línea textual. Un valor de 1,0 significa que no hay penalización. Incompatible con la penalización de presencia.