GPTs - ApiDoc

可调用OpenAI官网所有GPTs，查看 GPTs合集

将GPTs的ID，传入模型。模型名称：gpt-4-gizmo-(gizmo_id)

比如这个gpts：https://chat.openai.com/g/g-bo0FiWLY7-researchgpt

就填模型名称：gpt-4-gizmo-g-bo0FiWLY7

如果您使用的是utools的GPT.好友插件，可以将整个GPTs地址复制到插件的模型名称选择处，会自动提取模型名称。

请求参数

Authorization

在 Header 添加参数

Authorization

，其值为在 Bearer 之后拼接 Token

示例：

Authorization: Bearer ********************

Header 参数

Body 参数application/json

示例

{
    "model": "gpt-4-gizmo-g-bo0FiWLY7",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "量子计算在解决复杂计算问题上的潜力如何？"
        }
    ],
    "max_tokens": 1688,
    "temperature": 0.5,
    "stream": false
}

示例代码

Shell

JavaScript

Java

Swift

PHP

Python

HTTP

Objective-C

Ruby

OCaml

Dart

返回响应

🟢200成功

application/json

Body

示例

{
    "id": "chatcmpl-89DbGj4xWTyI7ddcPHTqDolMi0MGn",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1724999207,
    "model": "gpt-4-gizmo",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "\n```json \n {\n  \"query\": \"potential of quantum computing in solving complex computational problems\"\n}\n```\n量子计算在解决复杂计算问题上展现了巨大的潜力。以下是一些相关研究的结论：\n\n1. **加速复杂问题求解**：量子计算能够以指数级的速度提升某些数学问题的求解效率。例如，Shor算法在大数分解上明显快于任何已知的经典算法，而Grover算法则能在无序数据库搜索中显著提高效率[(Trivedi, 2023)](https://consensus.app/papers/quantum-computing-algorithms-solving-complex-trivedi/c13af446ea845b2aa8bf70895a03d52e/?utm_source=chatgpt)。\n\n2. **优化问题与生物模拟**：量子计算在优化问题上展示了巨大的潜力，尤其在分子生物学和药物发现中，量子模拟可以显著提高计算效率[(Outeiral et al., 2020)](https://consensus.app/papers/prospects-quantum-computing-biology-outeiral/4c3dba971dd3565daab797f13fd7c0ca/?utm_source=chatgpt)。此外，量子算法在生物模拟中的应用前景也令人期待，如蛋白质折叠问题的优化[(Kendon, 2020)](https://consensus.app/papers/quantum-computing-using-evolution-kendon/bec81d2ffa94599aa11d8007f1dbdebd/?utm_source=chatgpt)。\n\n3. **现有量子计算机的优势**：即使在现阶段的噪声环境下，小规模的量子计算机也已经显示出明显的优势。例如，五量子比特的超导量子处理器在处理噪声环境下的学习问题时，已超越经典计算机[(Ristè et al., 2015)](https://consensus.app/papers/demonstration-quantum-advantage-machine-learning-ristè/4d1d210d1b085b49aede9a5b307e153a/?utm_source=chatgpt)。\n\n4. **未来的突破与应用前景**：随着量子计算硬件和算法的不断发展，其在密码学、材料科学和药物发现等领域的应用前景非常广阔[(Saklani et al., 2023)](https://consensus.app/papers/unlocking-potential-quantum-computing-comprehensive-saklani/b0a124b37ac35700b1e0fb435660594b/?utm_source=chatgpt)。\n\n**结论**：量子计算在解决复杂计算问题上的潜力是巨大的，尤其是在优化问题、模拟、生物计算等领域有着广泛的应用前景。"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 30,
        "completion_tokens": 835,
        "total_tokens": 865
    }
}