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OpenAI (独立発行者) (プレビュー)

OpenAI API に接続し、GPT3 の機能を利用します。API キーは、"Bearer YOUR_API_KEY" として入力する必要があります

このコネクタは、次の製品および地域で利用可能です:

サービス クラス 地域
Logic Apps 標準 以下を除くすべての Logic Apps 地域 :
     -   Azure 政府の地域
     -   Azure 中国の地域
     -   国防総省 (DoD)
Power Automate プレミアム 以下を除くすべての Power Automate 地域 :
     -   US Government (GCC)
     -   US Government (GCC High)
     -   21 Vianet が運用する中国のクラウド
     -   米国国防総省 (DoD)
Power Apps プレミアム 以下を除くすべての Power Apps 地域 :
     -   US Government (GCC)
     -   US Government (GCC High)
     -   21 Vianet が運用する中国のクラウド
     -   米国国防総省 (DoD)
お問い合わせ先
件名 Robin Rosengrün
[URL] https://linktr.ee/r2power
メール robin@r2power.de
Connector Metadata
発行者 Robin Rosengrün
Web サイト https://openai.com/
プライバシー ポリシー https://openai.com/api/policies/terms/
カテゴリー AI

接続を作成する

コネクタは、次の認証タイプをサポートしています:

既定 接続を作成するためのパラメーター。 すべての地域 共有不可

既定

適用できるもの: すべての領域

接続を作成するためのパラメーター。

これは共有可能な接続ではありません。 パワー アプリが別のユーザーと共有されている場合、別のユーザーは新しい接続を明示的に作成するように求められます。

件名 タイプ 説明設定 Required
API Key securestring 「BearerYOUR_API_KEY」として API キーを入力します はい

調整制限

名前 呼び出し 更新期間
接続ごとの API 呼び出し 100 60 秒

アクション

GPT3 がプロンプトを完了します [非推奨]

GPT3 がプロンプトを完成します (OpenAI では非推奨 - Completion_New を使用)

GPT3 がプロンプトを終了します

GPT3 がプロンプトを終了します

チャットの完了

ChatGPT や GPT4 などのモデルを使用して会話する

埋め込み

指定された入力のベクトル表現を取得する

画像を作成する

DallE2 はプロンプトから画像を作成します

GPT3 がプロンプトを完了します [非推奨]

GPT3 がプロンプトを完成します (OpenAI では非推奨 - Completion_New を使用)

パラメーター

名前 キー 必須 説明
エンジン
engine True string

使用するエンジン。text-davinci-002/003、text-curie-001、text-babbage-001、text-ada-001 から選択します

prompt
prompt True string

GPT3 で完成するテキスト

n
n integer

プロンプトごとに生成する完了の数

best_of
best_of integer

1 を超える値に設定すると、サーバー側で複数の補完が生成され、「最良」が返されます。 "n" 以上でなくてはいけません。 多くのトークンを消費する可能性があるため、注意して使用してください。

温度
temperature float

値が高いほど、モデルがより多くのリスクを負うことを意味します。 より創造的なアプリケーションには 0.9 を、明確に定義された答えを持つアプリケーションには 0 (argmax サンプリング) を試してください。 これを使用するか、トップ p を使用する

最大トークン
max_tokens integer

1 つのトークンは約 4 文字のテキストに相当します (プロンプトから完了までの間に最大 4000 トークン)

トップ p
top_p float

温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。

周波数ペナルティ
frequency_penalty float

-2.0 ~ 2.0 の数。 正の値は、これまでのテキストにおける既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性を減少させます。

プレゼンス ペナルティ
presence_penalty float

-2.0 ~ 2.0 の数。 正の値は、新しいトークンがこれまでのテキストに表示されているかどうかに基づいてペナルティを課し、モデルが新しいトピックについて話す可能性を高めます。

user
user string

エンド ユーザーを表す一意の識別子で、OpenAI が不正利用を監視および検出するのに役立ちます

停止
stop array of string

API が以降のトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。 返されるテキストには停止シーケンスは含まれません

戻り値

名前 パス 説明
id
id string

id

オブジェクト
object string

オブジェクト

created
created integer

created

choices
choices array of object

返された完了

Text
choices.text string

完了テキスト

Index
choices.index integer

完了した数

Logprobs
choices.logprobs string

選択したトークンだけでなく、logprobs の最も可能性の高いトークンにログ確率を含めます。 たとえば、logprobs が 3 の場合、API は最も可能性の高い 3 つのトークンのリストを返します。

終了理由
choices.finish_reason string

テキストが終了した理由 (停止条件/自然終了/長さ)

GPT3 がプロンプトを終了します

GPT3 がプロンプトを終了します

パラメーター

名前 キー 必須 説明
エンジン
model True string

使用するモデルは、text-davinci-002、text-curie-001、text-babbage-001、text-ada-001 から選択します

prompt
prompt True string

GPT3 で完成するテキスト

n
n integer

プロンプトごとに生成する完了の数

best_of
best_of integer

1 を超える値に設定すると、サーバー側で複数の補完が生成され、「最良」が返されます。 "n" 以上でなくてはいけません。 多くのトークンを消費する可能性があるため、注意して使用してください。

温度
temperature float

値が高いほど、モデルがより多くのリスクを負うことを意味します。 より創造的なアプリケーションには 0.9 を、明確に定義された答えを持つアプリケーションには 0 (argmax サンプリング) を試してください。 これを使用するか、トップ p を使用する

最大トークン
max_tokens integer

1 つのトークンは約 4 文字のテキストに相当します (プロンプトから完了までの間に最大 4000 トークン)

トップ p
top_p float

温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。

周波数ペナルティ
frequency_penalty float

-2.0 ~ 2.0 の数。 正の値は、これまでのテキストにおける既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性を減少させます。

プレゼンス ペナルティ
presence_penalty float

-2.0 ~ 2.0 の数。 正の値は、新しいトークンがこれまでのテキストに表示されているかどうかに基づいてペナルティを課し、モデルが新しいトピックについて話す可能性を高めます。

停止
stop array of string

API が以降のトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。 返されるテキストには停止シーケンスは含まれません

戻り値

名前 パス 説明
id
id string

id

オブジェクト
object string

オブジェクト

created
created integer

created

choices
choices array of object

返された完了

Text
choices.text string

完了テキスト

Index
choices.index integer

完了した数

終了理由
choices.finish_reason string

テキストが終了した理由 (停止条件/自然終了/長さ)

プロンプト トークン
choices.usage.prompt_tokens integer

プロンプトのトークン数

完了トークン
choices.usage.completion_tokens integer

完了したトークン数

総トークン数
choices.usage.total_tokens integer

プロンプトと完了のトークンの合計数

チャットの完了

ChatGPT や GPT4 などのモデルを使用して会話する

パラメーター

名前 キー 必須 説明
モデル
model True string

使用モデルは、gpt-3.5-turbo、gpt-4 などから選びます

role
role True string

このメッセージの作成者の役割。 システム、ユーザー、アシスタントのいずれか。

コンテント
content True string

メッセージのコンテンツ。

n
n integer

プロンプトごとに生成する完了の数

温度
temperature float

値が高いほど、モデルがより多くのリスクを負うことを意味します。 より創造的なアプリケーションには 0.9 を、明確に定義された答えを持つアプリケーションには 0 (argmax サンプリング) を試してください。 これを使用するか、トップ p を使用する

最大トークン
max_tokens integer

1 つのトークンは約 4 文字のテキストに相当します (モデルに応じて、プロンプトから完了までの間に最大 4000 かそれ以上のトークン)

トップ p
top_p float

温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。

周波数ペナルティ
frequency_penalty float

-2.0 ~ 2.0 の数。 正の値は、これまでのテキストにおける既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性を減少させます。

プレゼンス ペナルティ
presence_penalty float

-2.0 ~ 2.0 の数。 正の値は、新しいトークンがこれまでのテキストに表示されているかどうかに基づいてペナルティを課し、モデルが新しいトピックについて話す可能性を高めます。

停止
stop array of string

API が以降のトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。 返されるテキストには停止シーケンスは含まれません

戻り値

名前 パス 説明
id
id string

id

オブジェクト
object string

オブジェクト

created
created integer

created

choices
choices array of object

choices

index
choices.index integer

index

role
choices.message.role string

role

コンテント
choices.message.content string

コンテント

finish_reason
choices.finish_reason string

finish_reason

prompt_tokens
usage.prompt_tokens integer

prompt_tokens

completion_tokens
usage.completion_tokens integer

completion_tokens

total_tokens
usage.total_tokens integer

total_tokens

埋め込み

指定された入力のベクトル表現を取得する

パラメーター

名前 キー 必須 説明
モデル
model True string

モデル

input
input True string

input

戻り値

名前 パス 説明
オブジェクト
object string

オブジェクト

データ
data array of object

データ

オブジェクト
data.object string

オブジェクト

埋め込み
data.embedding array of float

埋め込み

index
data.index integer

index

モデル
model string

モデル

prompt_tokens
usage.prompt_tokens integer

prompt_tokens

total_tokens
usage.total_tokens integer

total_tokens

画像を作成する

DallE2 はプロンプトから画像を作成します

パラメーター

名前 キー 必須 説明
prompt
prompt True string

画像を説明するプロンプト

画像数
n integer

1 から 10 までの画像の数

size
size string

生成された画像のサイズ。 256x256、512x512 または 1024x1024 (既定: 1024x1024)

format
response_format string

画像の URL を取得するか、base64 形式で受け取ります (既定: URL)

戻り値

名前 パス 説明
データ
data array of object

データ

url
data.url string

作成された画像の URL

b64image
data.b64_json byte

base64 形式の画像