OpenAI 文本操作(OpenAI Text operations)#

使用此操作向模型发送消息或在 OpenAI 中对文本进行违规分类。有关 OpenAI 节点本身的更多信息，请参阅 OpenAI。

🌐 Use this operation to message a model or classify text for violations in OpenAI. Refer to OpenAI for more information on the OpenAI node itself.

以前的节点版本

n8n 版本 1.117.0 引入了支持 OpenAI Responses API 的 OpenAI 节点 V2。它将“向模型发送消息”操作重命名为“生成聊天完成”，以明确其与聊天完成 API 的关联，并引入了一个独立的“生成模型响应”操作，该操作使用 Responses API。

生成聊天完成信息(Generate a Chat Completion)#

使用此操作通过聊天补全 API 向 OpenAI 模型发送消息或提示，并接收响应。

🌐 Use this operation to send a message or prompt to an OpenAI model - using the Chat Completions API - and receive a response.

请输入以下参数：

🌐 Enter these parameters:

连接凭证：创建或选择一个现有的 OpenAI 凭证。
资源：选择文本。
操作：选择 生成聊天完成。
模型：选择你想要使用的模型。如果你不确定要使用哪个模型，如果需要高智能，尝试 gpt-4o；如果需要最快速度和最低成本，尝试 gpt-4o-mini。更多信息请参考模型概览 | OpenAI 平台。
消息：输入一个文本提示，并分配一个角色，模型将使用该角色生成响应。有关如何通过使用这些角色编写更好的提示的更多信息，请参阅 Prompt engineering | OpenAI。可从以下角色中选择一个：
- 用户：作为用户发送消息，并从模型获取回复。
- 助手：告诉模型采用特定的语气或个性。
- 系统：默认情况下，没有系统消息。你可以在用户消息中定义指令，但在系统消息中设置的指令效果更佳。每次对话可以设置多个系统消息。使用此功能可以为下一条用户消息设置模型的行为或上下文。
简化输出：开启后，将返回简化版本的响应，而不是原始数据。
以 JSON 格式输出内容：开启后尝试以 JSON 格式返回响应。与 GPT-4 Turbo 及所有新于 gpt-3.5-turbo-1106 的 GPT-3.5 Turbo 模型兼容。

选项(Options)#

频率惩罚：应用惩罚以减少模型重复相似内容的倾向。范围在 0.0 到 2.0 之间。
最大令牌数：设置回应的最大令牌数。对于标准英文文本，一个令牌大约相当于四个字符。使用此设置可以限制输出的长度。
完成次数：默认为 1。设置每个提示要生成的完成次数。请谨慎使用，因为设置过高会快速消耗你的令牌。
存在惩罚：施加惩罚以影响模型讨论新话题。范围在 0.0 到 2.0 之间。
输出随机性（温度）：调整回应的随机性。范围介于 0.0（确定性）和 1.0（最大随机性）之间。我们建议更改此设置或 输出随机性（Top P），但不要同时更改两者。建议从中等温度（约 0.7）开始，并根据观察到的输出进行调整。如果回应过于重复或死板，请提高温度。如果回应过于混乱或偏离主题，请降低温度。默认值为 1.0。
输出随机性（Top P）：调整 Top P 设置以控制助手回答的多样性。例如，0.5 表示会考虑所有按概率加权选项的一半。我们建议只调整此项或 输出随机性（温度），但不要同时修改。默认值为 1.0。

有关更多信息，请参阅 Chat Completions | OpenAI 文档。

🌐 Refer to Chat Completions | OpenAI documentation for more information.

生成模型响应(Generate a Model Response)#

使用此操作通过 Responses API 向 OpenAI 模型发送消息或提示，并接收回应。

🌐 Use this operation to send a message or prompt to an OpenAI model - using the Responses API - and receive a response.

请输入以下参数：

🌐 Enter these parameters:

连接凭证：创建或选择一个现有的 OpenAI 凭证。
资源：选择文本。
操作：选择 生成模型响应。
模型：选择你想使用的模型。有关概览，请参阅模型概览 | OpenAI 平台。
消息：从以下选项中选择一个消息类型：
- 文本：输入一个文本提示并分配一个角色，模型将使用该角色生成响应。有关如何通过使用这些角色来编写更好的提示的更多信息，请参阅 Prompt engineering | OpenAI。
- 图片：通过图片 URL、文件 ID（使用 OpenAI Files API）或传递工作流中早先节点的二进制数据来提供图片。
- 文件：提供一个支持的文件格式（目前仅支持 PDF），可以通过文件 URL、文件 ID（使用 OpenAI 文件 API）或从工作流中之前的节点传递二进制数据。
- 对于任何消息类型，你可以从以下角色中选择一个：
  - 用户：作为用户发送消息，并从模型获取回复。
  - 助手：告诉模型采用特定的语气或个性。
  - 系统：默认情况下，系统消息为 "You are a helpful assistant"。你可以在用户消息中定义指令，但系统消息中设置的指令更有效。每次对话只能设置一个系统消息。使用它来为下一条用户消息设置模型的行为或上下文。
简化输出：开启后，将返回简化版本的响应，而不是原始数据。

内置工具(Built-in Tools)#

OpenAI Responses API 提供了一系列内置工具来丰富模型的回应：

🌐 The OpenAI Responses API provides a range of built-in tools to enrich the model's response:

网络搜索：允许模型在生成回答之前搜索网络以获取最新信息。
MCP 服务器：允许模型连接到远程 MCP 服务器。点击这里了解更多关于将远程 MCP 服务器作为工具使用的信息。
文件搜索：允许模型在生成回复之前，从之前上传的文件中搜索你的知识库以获取相关信息。更多信息请参考 OpenAI 文档。
代码解释器：允许模型在沙箱环境中编写和运行 Python 代码。

选项(Options)#

最大令牌数：设置回应的最大令牌数。对于标准英文文本，一个令牌大约相当于四个字符。使用此设置可以限制输出的长度。
输出随机性（温度）：调整回应的随机性。范围介于 0.0（确定性）和 1.0（最大随机性）之间。我们建议更改此设置或 输出随机性（Top P），但不要同时更改两者。建议从中等温度（约 0.7）开始，并根据观察到的输出进行调整。如果回应过于重复或死板，请提高温度。如果回应过于混乱或偏离主题，请降低温度。默认值为 1.0。
输出随机性（Top P）：调整 Top P 设置以控制助手回答的多样性。例如，0.5 表示会考虑所有按概率加权选项的一半。我们建议只调整此项或 输出随机性（温度），但不要同时修改。默认值为 1.0。
对话 ID：此回应所属的对话。在此回应完成后，此回应的输入项和输出项将自动添加到此对话中。
上一个回复ID：要继续的上一个回复的ID。不能与对话ID一起使用。
推断：模型在生成响应时应投入的推断努力的程度。包括返回模型执行的推断摘要的能力（例如，用于调试目的）。
存储：是否将生成的模型响应存储以便稍后通过 API 检索。默认值为 true。
输出格式：是否以文本、指定的JSON 模式或JSON 对象的形式返回响应。
背景：是否在后台模式下运行模型。这可以更可靠地执行长时间运行的任务。

有关更多信息，请参阅 Responses | OpenAI 文档。

🌐 Refer to Responses | OpenAI documentation for more information.

对违规文本进行分类(Classify Text for Violations)#

使用此操作来识别和标记可能有害的内容。OpenAI 模型将分析文本并返回包含以下内容的响应：

🌐 Use this operation to identify and flag content that might be harmful. OpenAI model will analyze the text and return a response containing:

flagged：一个布尔字段，用于指示内容是否可能有害。
categories：一个特定类别违规标记的列表。
category_scores：每个类别的分数。

请输入以下参数：

🌐 Enter these parameters:

连接凭证：创建或选择一个现有的 OpenAI 凭证。
资源：选择文本。
操作：选择分类文本以检测违规。
文本输入：输入文本以判断其是否违反审核政策。
简化输出：开启后，将返回简化版本的响应，而不是原始数据。

选项(Options)#

使用稳定模型：开启后将使用模型的稳定版本而非最新版本，准确性可能略低。

有关更多信息，请参考 Moderations | OpenAI 文档。

🌐 Refer to Moderations | OpenAI documentation for more information.

常见问题(Common issues)#

有关常见错误或问题及建议的解决步骤，请参考常见问题。

🌐 For common errors or issues and suggested resolution steps, refer to Common Issues.