如果你曾使用过 OpenAI 提供的 ChatGPT API，或国内的百炼，星火大模型，豆包的火山方舟等，那么你可能会对这个熟悉的端点不陌生：
POST https://api.openai.com/v1/chat/completions
ChatGPT 的接口规范来自哪里？
OpenAI 的 Chat API 遵循的接口规范，主要来源于 OpenAI 自身在模型能力、开发者体验和通用 JSON API 设计三方面的权衡，但其底层的结构灵感，实际上是源自 OpenAI 的聊天模型 prompt 设计规范 和 OpenAPI 规范。
📌 通俗理解：
OpenAI 就像在给一个聪明但健忘的 AI 机器人写说明书：你要怎么提问（messages）、希望它多认真（temperature）、要它想几个答案（n）…… 每一个字段的设计，都是为了让“对话”更自然、更可控。
接口结构解析（带例子）
以下是一个典型的 chat/completions 请求结构：
{
"model": "gpt-4",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是一个友好的助手"
},
{
"role": "user",
"content": "请告诉我今天的天气"
}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 100
}
这些参数到底有什么用？通俗讲透！
✍️ 类比：
把 messages 想象成你和 AI 的对话历史记录，它需要“读懂前情提要”，才能给出合适的回应。就像你和朋友聊八卦，前面说了啥决定后面能不能听懂。
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model |
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messages |
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temperature |
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top_p |
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max_tokens |
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n |
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stream |
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stop |
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presence_penalty |
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frequency_penalty |
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logit_bias |
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为什么要这么设计？
这种结构背后其实是一种标准化的思维方式，OpenAI 并不是凭感觉定参数，而是：
贴近实际对话模型的推理机制
聊天模型是基于上下文预测下一个 token 的，这种“消息队列式”的
messages格式最自然。兼容不同角色控制
system prompt 的加入允许用户定制 AI 的行为，比如让它“扮演一个律师”或者“以简洁风格回答”。
抽象出可控性和多样性
temperature、top_p 等参数允许用户在“准确”和“创造”之间找到平衡。
未来规范走向？
虽然目前 POST /v1/chat/completions 是主流方式，但未来 OpenAI 也在推动函数调用（function calling）和“可结构化对话”的 API 格式。这意味着接口设计会变得更像是调用一个智能代理，而不是简单聊天。
比如：
{
"tool_choice": "auto",
"functions": [
{
"name": "getWeather",
"parameters": {
"location": "Shanghai"
}
}
]
}
总结
OpenAI 的 /v1/chat/completions 接口并不是拍脑袋设计出来的，它背后有着清晰的语义规范、角色建模和对话结构逻辑。理解这些规范的来源，不仅能让我们更高效地使用 API，也能帮助我们更好地设计 AI 应用。
🌟 最后一句话：懂接口规范的开发者，才是真正能驾驭大模型的“驯龙高手”。